平均や分散などの基本的な用語から、近年注目が高まっている「ベイズの定理」や「べき分布（ロングテール）」まで、統計学の基本から応用・実践までを図解した本。「図鑑」なので、僕のような数式だとピンと来ない派（イメージで理解したい派）にぴったりです。この先、コンピュータサイエンス・統計学（・英語）が社会人に必要な基礎的素養になる（持論）と思うので、入門にいかがでしょう？
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この本を読むとわかること
記述統計学
- 3種類の代表値表現「平均値」「中央値」「最頻値」のメリット・デメリット
- 最頻値＜中央値＜平均値
- 偏差値の生みの親は旧陸軍
- 偏差値が100を超えるケース・マイナスになるケース
- 2種類のデータの関係性を測る「共分散」と「相関係数」
推測統計学の考え方
- 母集団の平均値と標本の平均値
- 標本分布における「中心極限定理」と「大数の法則委」
- 統計における「推定」の考え方
- 「片側検定」と「両側検定」の違い・使い分け
- そのデータが偶然である確率を示す「p値」
- エクセルを使ったp値の求め方
- 統計における「第一種の過誤」と「第二種の過誤」
- 第一種の過誤を犯す確率αと第二種の過誤を犯す確率βはトレードオフ
統計学の実際を知る
- データの「不偏性」と「自由度」
- 標本数が少ない場合のt分布を使った母平均の推定
- はい/いいえで構成される標本の母比率の推定
- 政党の支持率や喫煙率など、サンプルから母集団を推定するのにつかわれる
- 統計分析の主役「分散分析」の考え方と方法
- 各データを「全体平均±グループ間偏差±グループ内偏差」に分解
- グループ間偏差とグループ内偏差の関係と、不偏分散を使った有意性の測定
関係を科学する統計学（多変量解析）
- クロス集計表の有意差を測定するのにつかわれるカイ二乗検定
- クロス集計表の項目間の独立性（関係があるのか無関係なのか）
- 回帰分析を応用した「非線形」の回帰分析
- データの内容を集約する「主成分分析」と、主成分分析の精度を評価する「寄与度」
- 多変量データの背景にある共通項を導き出す「因子分析」
- アンケートなどの定性データを数値化し、予測式を導き出す方法
ベイズ統計学
- ベイズの定理による「原因の確率」から「結果の確率」の推定
- ベイズの定理を使った3ステップでの確率推定
- モデル化し「尤度」を算出→「事前確率」を設定→「事後確率」の算出
- 算出結果を次の計算に活かす「ベイズ更新」
活躍する統計学
- ロングテール分析に使われる「べき分布」
- 従来の正規分布重視の統計学のパラダイムシフト
- 原因の白黒を算出するのに使われる「オッズ比」
- 「平均寿命」の算出方法
- 「平均余命」との違い
- 死亡率を使った保険料算定の仕組み
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