「統計学」自体は、過去のデータを分析し、未来を組み立てる上で重要な学問の一つである。最も統計学というと、数学の一部であり、確率や分布、検定、相関といったものがあり、数学が苦手な人にとっては鬼門の学問とも言われている。しかしながら統計学は数学とは違い、特徴を抑えておくと、これほど便利な学問はないと言える。では統計学として学ぶべき確率やデータはどのようなものなのか、本書は教科書として解説を行っている。
第1章「データの特徴」
そもそもデータ自体は、現在起こっている、あるいは過去におこったものを統計的衣表したものである。平均的に表されているものもあれば、0か100かといった極端な表し方をされるものもある。
第2章「確率の基礎」
「確率」もまた数学の一つであるのだが、コインの表裏が出る確率や、サイコロの目がいくつ出るのかなどもある。
第3章「確率変数」
確率の応用に入ってくるのが「確率定数」であるが、その定数をいかにして求めていくのかを取り上げている。
第4章「分布」
統計を行っていく中で出てくる「分布」は、有名どころとして「二項分布」や「正規分布」が挙げられる。その分布についてどのように求めていくかを解説している。
第5章「推定」
統計の中には一部しかわからないものがある。その一部しかわからないデータから全体を推測する「推定」があるのだが、重荷は「点推定」や「区間推定」と言ったものがある。
第6章「検定」
統計は事実に基づいて表しているため、平均化されていないケースが多い。極端に偏ってしまう様な事も往々にしてある。その偏りがあるのかどうかについて、そして統計的にその方よりは正しいのかどうかについて見ていくのが「検定」である。
第7章「相関」
統計のデータには色々な要因や関係がある。その見出す中では「相関関係」なるものがあり、それを分析して行くのを「相関」と呼ぶ。
本書はあくまで「統計学」の教科書であるが、その学問の初心者であればある程度とっつきやすい一冊である。しかし確率の組み合わせや順列など、基礎の数学がわからない方だと、本書だけでは理解が難しいため、数学入門の本を1～2冊ほど読んでから入った方が良い。
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