仕事に使えそうなので読んだが、初心者用にとてもわかりやすかった。 ただ内容全てを理解するには再読や他で調べることが必要そうであるし、全体像を掴むには足りない情報もありそうなので、なんとなく分かった気になるのにちょうどいい本だと思う。 これ一冊では足りないと思うので、次のステップとしての一冊を探そうと思う。

久しぶりに読み返したが、しっかり向き合わないと理解するのは難しい😓 また時間をかけて読み返したい

前半はとっつきやすく分かりやすかったが、後半になると難しくなり、統計学のとの字も知らない自分はターゲット層じゃないのか…？とか思いながら読み進めてたけど、結局挫折して途中でやめた… 数学が大の苦手な人は後半苦労する本だと思う

サンプリングと全数調査 判断や行動に影響しない精度は無意味 対処しきれないデータは数を削ってサンプリングすればいい、ビッグデータをビッグなまま扱う必要は必ずしもない

・統計と聞くと気が重かったけど、これは統計がどう使われるのか、どう役に立つのかが感覚的に分かりやすい。もちろん論文を読む上で各論的な内容は避けられないけど、本来こうやってワクワクしながら統計の勉強できたら良いよね。 ・心理系とか疫学とか経済系とか異なる背景では、目指すものが違うから統計への向き合い方や大事にするものも違うと思うので、最後にそのあたりが整理されていたのも良かった。 メモ ・データ間の関係性を記述する、あるいは一方のデータから他方のデータを予測する数式を推定するのが回帰分析という考え方 ・重回帰分析は、説明変数(予測したい結果)に影響する要因が複数ある状況へ拡張された回帰分析。結果変数が連続値の場合のみ。 ・もともと0か1かという二値の結果変数を変換し、連続的な変数として扱うことで重回帰分析を行えるようにしたのがロジスティック回帰の大まかな考え方 ・統計学では解析できない恋愛

仕事で統計やるけど統計のことまったく知らないので買ってみた。難しくないことを祈る。

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統計リテラシーのない者がカモられる時代がやってきた