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  • 『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版|Colorless Green Ideas

    科学における統計の誤用について説明した『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』というの日語版が翻訳され、出版されることになった。この翻訳書について、どういった内容であるか、どういった人におすすめであるかを紹介する。 はじめに このたび、私の翻訳した『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』というが勁草書房から出版されることになった。2017年1月27日ごろから書店などで手に入るようになる予定である。 アレックス・ラインハート〔著〕・西原史暁〔訳〕.(2017).『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』東京:勁草書房. 訳書版元サイトでの紹介:ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書|勁草書房 訳書版元サイトでの紹介その2(けいそうビブリオフィル):訳書の「はじめに」を閲覧可能 [1] 原書:Reinhart, A. (2015). Statistics Done Wrong

    『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版|Colorless Green Ideas
  • 数学好きから統計好きに――『数学ガールの秘密ノート/やさしい統計』|Colorless Green Ideas

    数学ガールの秘密ノート/やさしい統計』というの紹介。このは中・高レベルの簡単な統計を中心に扱ったもので、数学好きの人に向いている。 はじめに 結城浩氏から『数学ガールの秘密ノート/やさしい統計』という御著書を御恵贈いただいたので、このがどういうなのか紹介したいと思う。 結城浩.(2016). 『数学ガールの秘密ノート/やさしい統計』東京:SBクリエイティブ. このは、数学に関して読み物の形で語る『数学ガールの秘密ノート』というシリーズの1冊だ。今回紹介する『数学ガールの秘密ノート/やさしい統計』は、数学の中でも、中学や高校の数学の授業で習うような簡単な統計について扱っている。 どんな人に向いているか このは、数学が好きで、統計についてあまり知らないような人に向いていると思う。このでは、統計のことを説明しつつ、数式と数式の間の面白い関係を示すなど、数学が好きな人にとって相性の

    数学好きから統計好きに――『数学ガールの秘密ノート/やさしい統計』|Colorless Green Ideas
  • 科学における「ダメな統計学」を説明した本|Colorless Green Ideas

    科学において統計がいかに正しく使われていないかを説明した Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide について紹介する。 科学の世界の「ダメな統計学」 現代の科学は、統計と切っても切り離せない関係にある。多くの場合、科学者は、仮説を立てた上で、実験や調査でデータを集め、そのデータに対して統計処理を行うことで、自分の仮説が妥当かどうかを判断していく。統計がなくては自分の仮説が妥当かどうかを判断できない。判断できなければ、科学者は自分の主張を一切述べられなくなってしまう。つまり、統計を使わなければ、科学者は仕事にならないのである。統計は科学者にとって重要なのだ。 統計が重要なのだから、科学者は統計についてしっかりとした知識を持っていると思う人も少なくないだろう。また、ほとんどの科学者が正確に統計処理を行っていると思う人も少なくないだろ

    科学における「ダメな統計学」を説明した本|Colorless Green Ideas
  • 東京大学出版会『統計学入門』は入門を一通り終えた人におすすめ|Colorless Green Ideas

    東京大学出版会から出ている『基礎統計学I 統計学入門』というがある。 東京大学教養学部統計学教室〔編〕 (1991). 『基礎統計学I 統計学入門』 東京:東京大学出版会. このは、統計を学ぶ際によくすすめられる一冊である。例えば、ウェブ上にある記事で、『統計学入門』を挙げているものに以下のようなものがある。 2014年春版:ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊(銀座で働くData Scientistのブログ) 一年で身に付ける!Rと統計学・機械学習の4ステップ(iAnalysis ~おとうさんの解析日記~) 統計分析を学ぶための書籍20選(XICA-Labs データ・統計分析研究所) それでは、なぜこのはすすめられるのだろうか? そして、どういう人がこのを読むべきなのだろうか? タイトルに『統計学入門』とあるように、統計の初心者にとって良いなのだろう

    東京大学出版会『統計学入門』は入門を一通り終えた人におすすめ|Colorless Green Ideas
  • 統計学の初心者が入門として最初に読むべき一冊|Colorless Green Ideas

    統計についてほとんど何も知らない人が読むべきとしては『マンガでわかる統計学』が一番のおすすめである。 『マンガでわかる統計学』 「統計って、今まで全然勉強したことはないけれども、将来必要になるかもしれないから、勉強してみようかな」とか、「統計を勉強してみたいとは思ってるんだけど、何から始めれば良いか見当がつかないんだよね」と思っている人は少なくないと思う。こうした人、すなわち統計学についてほとんど何も知らない人は何を使って勉強し始めれば良いのだろうか。 こうした初心者は、まず入門として『マンガでわかる統計学』というを読むのが良いと私は考えている。このは、統計に関する知識がほとんどない人にとって、わかりやすく、そして取り組みやすいだ。 高橋信. (2004). 『マンガでわかる統計学』 東京:オーム社. この『マンガでわかる統計学』というは、統計について特に何も知らない女子高生のル

    統計学の初心者が入門として最初に読むべき一冊|Colorless Green Ideas
    agrisearch
    agrisearch 2014/12/24
    『マンガでわかる統計学』
  • 学術論文を書くときは Microsoft Word と LaTeX のどちらが効率的か?|Colorless Green Ideas

    実験内容 この研究で行われた実験では、学術論文の文書になっているものを被験者に提示し、それを Microsoft Word か LaTeX で再現するように求めている。 被験者は以下の4つのグループに分かれている。なお、初心者は使用経験が500時間以下の人を指し、熟練者は使用経験が1,000時間以上の人を指す。 Word の初心者 Word の熟練者 LaTeX の初心者 LaTeX の熟練者 各々の被験者には3種類の文書が与えられ、それぞれを30分で再現することが求められた。 単純な連続したテキスト 表を含むテキスト 数式を含むテキスト そして、被験者による再現は以下の3つの点で評価される。 正書法・文法上の誤りの数 フォーマット上の誤りの数 30分で入力した文章の量 結果 全般的に言えば、Word を使用した人の方が、LaTeX を使用した人に比べて誤りが少なく、入力した文章の量も多か

    学術論文を書くときは Microsoft Word と LaTeX のどちらが効率的か?|Colorless Green Ideas
  • ダメな統計学:目次|Colorless Green Ideas

    2017年1月20日追記:『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』というが出版されることになった。このは、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復:データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と

    ダメな統計学:目次|Colorless Green Ideas
  • 専門的な文章を読むには訓練が必要という当たり前だがあまり知られていないこと|Colorless Green Ideas

    専門家はお互いにとって理解しやすくするために、専門用語を使って文章を書く。こうした専門的な文章を理解するにはしっかりとした訓練が必要である。 はじめに 西日新聞のウェブサイトに掲載されたコラムに次のような文章があった。 ネット上に公開された大学などの論文にある「解釈的文脈」「モダリティ辞」「ディアスポラ」「語用論」って何? 高度な論文でなければ注目されず、不勉強と冷笑されもするだろうが、難解な言葉で自己陶酔する世界観が学術界に広がっていないだろうか。 来、研究は人、社会に役立つべきものと思うが、ネット上の論文には個人的な知的遊戯に浸っている物が少なからず散見される。 田端良成 (2014年3月23日)「STAP細胞をめぐる一連の大騒動」『西日新聞』 http://www.nishinippon.co.jp/nnp/desk/article/77391 この指摘は妥当なものでない。研究

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