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間違わないデータ分析に必要とされる、統計の数学的知識を、数式を使わずに、グラフ図と日常的な例などで概説した読み物。例に挙げられている題材は、米国大統領選挙、肥満の定義、NBAのシュートランキング、失業率、くじの当選確率など。解説は、統計の処理に使われる数学の知識を、「なぜそういう概念が必要なのか」、「どのように使い、どういう結果を得るのか」、「その知識を持っていないと、どういう間違いを引き起こすか」というレベルに落とし込んで、丁寧に説明します。意思決定を狂わす、世の中にはびこるデータの間違った解釈を数学的に正します。主な内容は、● 線形性の罠にはまるな ● 確率は前提条件次第 ● 期待値は「期待される値」ではない ● 人為データは数字の7で分かる ● 平均への回帰はあらがえない など。
間違わないデータ分析に必要とされる、統計の数学的知識を、数式を使わずに、グラフ図と日常的な例などで概説した読み物。例に挙げられている題材は、米国大統領選挙、肥満の定義、NBAのシュートランキング、失業率、くじの当選確率など。解説は、統計の処理に使われる数学の知識を、「なぜそういう概念が必要なのか」、「どのように使い、どういう結果を得るのか」、「その知識を持っていないと、どういう間違いを引き起こすか」というレベルに落とし込んで、丁寧に説明します。意思決定を狂わす、世の中にはびこるデータの間違った解釈を数学的に正します。主な内容は、● 線形性の罠にはまるな ● 確率は前提条件次第 ● 期待値は「期待される値」ではない ● 人為データは数字の7で分かる ● 平均への回帰はあらがえない など。
