なぜ、統計学が最強の学問なのか？

東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。 統計学が最強の学問である 2013年1月に発売されるや、ビジネス・経済書としては異例のベストセラーとなり、統計学ブームの端緒となった『統計学が最強の学問である』。同書の発刊1周年と30万部突破を記念して行われた、著者の西内啓氏と二人の科学者［多摩大学情報社会学研究所所長・公文俊平氏、物理学者・楽天株式会社執行役員・北川拓也氏］との対談を公開する。 バックナンバー一覧 35万部を突破

[honehonerock]

“同じ質問を何回もいただく。それは「なぜ、統計学が最強なんですか？」というものだ。”って本の真意伝わってないじゃんwって思った。

[yrkhnshk]

統計学最強。ガンカタも統計学にもとづいている

[fmnaka]

内容以前にタイトルに同じ言葉が重なりすぎてイライラする！

[yamajii]

Amazonの書評ではあまり評価高くない。

[t-saku31]

この本は本当に面白かった。統計学は論理をすっ飛ばして答えに辿り着くのが長所だけど、それゆえに論理を追うことや、その力がおざなりになって数字に騙されくなることが弱点でもあると、読んでて思った。

[K_SHIKI]

統計学の説明本というよりは捉え方、考え方についての説明本で、先ずはそれが大事だから説明しているというのも読めば分かるのだけど、わざと難しい語彙や例を使って、文章をこねくりまわしてる感じが否めなかった…

[kenchan3]

『「正しい仮説を採用できない」という間違いについても同じくらい重視すべきだという新たな視点を世界にもたらした』/学問（サイエンス）でなく、エンジニアリングやテクノロジーだよな。

[shimokiyo]

一般人にもわかる程度で統計の重要さや面白さを書いて、ビジネス書のカテゴリに入る内容にしたのが売れた要因か。本気で統計学を学びたい人はそもそもターゲットにしてないだろうな。

[sabro]

統計学はデータがでてこないと力がだせないので、まだ誰もやってない未踏の領域ではあまり役にたたない。また未来をつくる上で重要な事なんだけど未だ成功例がないような場面では逆に進歩を遅らせることも

[kyousuke104]

確かに最強、経営や科学だけではなく、詐欺でもニセ科学でも占いでも統計を利用している。 最も重要な問題はその数値、分母、結果は信頼できるかどうか見極める能力がない事だ/「眠れぬ夜のグーゴル」

[suginoy]

" 「統計学が最強である」ことのもう1つの理由は、冗談でも何でもなく、統計学の専門用語として「最強」あるいは「最強力」という表現(英語ではmost powerfulという)が存在しているというところに由来している。"

[daybeforeyesterday]

うーむ

[yto]

統計学の初心者向けガイドブックとして面白かった本。

[nijigenjin]

もう一度読みなおしてみよう

[chikurou]

あれ読むんなら東大出版会の「統計学入門」読んだほうが絶対良い

[blueboy]

ここでいう統計学は、学問というより、技術だね。技術というものは、それ自体では主人になれず、他に奉仕する下僕だ。だから正確には、「統計学は最強の下僕である」というのが正しい。他の学問などに奉仕する下僕。

[yas-mal]

「数学は科学の女王であり奴隷」という言葉があるけど、統計学が女王だとはとうてい思えない。便利な奴隷なのは間違いないけど。

[chokofumihirosi]

なぜ、統計学が最強の学問なのか？ 『統計学が最強の学問である』ビジネス書大賞2014「大賞」受賞記念記事｜｜ダイヤモンド・オンライン @dol_editorsさんから 固定観念から抜け出すには、統計学が役立ちそう

[shioki]

"すべての学問領域の中で、「絶対的だが非現実的な理論」と「我々の不確かな現実」を繋ぎ、大きな価値を生み出すこの学問のことを我々はなんと呼べばよいだろうか？"

[goddess905]

なんで売れてるの。

[Caat]

なぜ数学をデータを扱えるようになるべきか

[yukiyuku0]

とりあえず勉強ちゃんと勉強したい分野ではある

[k-takahashi]

『ネイマンとピアソンが偉大なのは』　『「間違った仮説を採用する」という間違いだけでなく、「正しい仮説を採用できない」という間違いについても同じくらい重視すべきだという新たな視点を世界にもたらしたこと』