中古品:
¥2,980 税込
無料配送5月14日 火曜日にお届け
コンディション: 中古商品: 良い
コメント: 2010年4月1日 第1刷 *帯付き 小口(側面)にコスレ(研磨による)あり。他、目立った外傷なく、概ねコンディション良好です。*used商品(中古品)につき、多少の使用感、経年変化はご容赦下さい。
Kindleアプリのロゴ画像

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません

ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。

携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。

KindleアプリをダウンロードするためのQRコード

何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。

統計学を拓いた異才たち: 経験則から科学へ進展した一世紀 文庫 – 2010/4/1

4.0 5つ星のうち4.0 63個の評価

単なる経験則から確率論などを取り入れ「科学」へと進化した統計学の一世紀にわたるエピソードをまとめたおもしろ科学読み物。百年に一度の大洪水の確率、ドイツ軍の暗号を解読した天才、など興味深い29話を収録。
続きを読む もっと少なく読む

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 日経BPマーケティング(日本経済新聞出版; New版 (2010/4/1)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2010/4/1
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 文庫 ‏ : ‎ 504ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 453219539X
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4532195397
  • 寸法 ‏ : ‎ 10.7 x 1.8 x 15.1 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.0 5つ星のうち4.0 63個の評価

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
デイヴィッド・サルツブルグ
Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.

著者の本をもっと発見したり、よく似た著者を見つけたり、著者のブログを読んだりしましょう

カスタマーレビュー

星5つ中4つ
5つのうち4つ
63グローバルレーティング

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう

上位レビュー、対象国: 日本

2020年8月24日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計学を作った天才たちの伝記集である.統計学の書籍ではStudentのようにちょっと名前が出てくるだけの人たちの相互の人間関係(ピアソン,スチューデント)も詳しく書かれていて,統計に対する考え方の本質的な違いもよく理解できた.文庫本は分厚くて字が小さく,老眼での通読は厳しい.Kindle化を望む.
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2016年11月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
とてもいい本です。学校でこういう授業できる先生はいない気がする。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2020年6月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は、統計学を用いることで得られるメリットの入口として、
読者に新たな知見を与えてくれる。

そもそも、なぜ統計学を用いるのか、という切り口から、
実生活でそれらを使用する理由、目的に焦点を合わせ、
統計学の歴史や手法を紹介している。

使用意図として、

1 問題の特定、それに対する問い
 ・行動の背後に潜んでいる仮定を考察する
 ・背景には、暗黙の仮定があるか
 ・結果の推定と実験

2 因果の妥当性を確認する
 ・仮定を暴きだし、正当性を検討する
 ・測定値の確率分布から因果を読み取る      
                  などが挙げられる。
また別の問いとして、
 ・確率は実生活にてどんな意味合いを持っているか
 ・その数学を説くことは何を意味するのか

などの疑問を投げかけ、
読者自身が統計学を学ぶメリットについて考察できるよう、
助長の幅を与えてくれる。

何か問題に直面した時、
統計学や別の学問など組み合わせることで、
その問題を解決できるかもしれないという観点を与えてくれる。

---------------------------------------------------------------------
【memo】
様々な統計手法
・ベル型分布、正規分布
・標準偏差、平均
・有意性検定、p値
・カオス理論
・仮説検定
・カイ2乗適合検定
・区間推定量
・疫学の数学モデル
・カオス理論
・琢次推定
・超母数
・条件付き確率 ベイズ
・数学的帰納法
・マルチンゲール
・結果の分布の母数

-----------------------------------------------------------------------------------------
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2020年1月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計学の有名なエピソードであるミルクティーの話などが書いてあり、統計学の発展の歴史が伝わってくる良著でした。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2019年12月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
用語を知っていれば大体読めます。下手な統計解説本よりも興味深いです。役立つかどうかは話は別ですが。
2013年3月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
これは一般向けの本として書いた、と著者自身が語っているが、私から見ると一般向けにしては専門用語があまりに多すぎるし、説明もそれほどかみくだいた表現になっていないようだ。なるほど確かに数式を使っていないのは確かだが、逆にそのせいで煮え切らない不明瞭な記述になっている部分も散見される。かといって専門書でもない。どういう読者をターゲットにしているのか最後までよくわからなかった。
前半のピアソンとフィッシャーを扱った部分は、話がまとまっていて物語として面白いのだけれど、中盤〜後半ははっきりいって内容を盛り込みすぎだろう(章の数がすごく多いことからもわかるが)。著者はいろいろな統計学者の逸話やら業績やらを次々と解説するのに忙しすぎて、焦点がしぼれてないし、読者の私も内容についていけなかった。著者のスタイルとして、各章をまずある統計学者の生い立ちから始め、彼(彼女)がどのように統計学に関わるようになったかを描き、次に彼(彼女)の取り組んだ統計学上の問題を説明し、最後にそれに対する彼(彼女)の貢献についてまとめる、という形が多い。ただ、これだと章が変わるたびに時代が過去にさかのぼるので、読んでいて頭がクラクラするし、肝心の貢献の解説についてはお茶を濁す程度の説明しかなかったりして消化不良感が残る。たとえば「○○という問題を彼は解決することができた。」としか書いてないと読者は「どういう形で解決したの?」と気になるのが当然だと思う。あと気になった点として、10章のカオス理論に対する著者の意見は説得力がないと感じる。「悪魔や神について語るのと同じくらいの科学的な妥当性しかないのである。」という批判はさすがに言い過ぎというか、誤解だろう。

また訳者たちがプロの翻訳家ではないからか、全体に日本語は直訳調で、ぎこちない。ただ、原文がもともと拙いのかもしれないので訳者を責めるのはやめておく。
というわけでいろいろ微妙な点もあるのだけど、一冊で統計学者の歴史上の逸話をこんなに山のように読める本は他になさそうだ、という気持ちをこめて、星4つ。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2012年5月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書は理学書ではなく一般向けの書籍で、数式の類は一切登場しない。
その代わりに人物の事績や挿話に焦点を当てることで、
「統計学とは一体何であるのか」という問いに対する著者の回答を示そうとしているように感じた。

もちろん、本書を一読した程度で全貌を把握できるほど、統計学は浅い学問ではない。
本当に理解するためには本書だけでは足りず、やはり数式に当たらなければならない。

それでも本書には数式からは見えない重要な知見が散りばめられている。

たとえばそれは、
“多くの統計学者たちが立ち向かい明らかにしようとしたのは、世界の成り立ちである”
ということかもしれない。

ピアソンとフィッシャーの対立はある意味で主義の違いによるもので、
統計学が一種の思想であり哲学であり、あるいは言葉が過ぎるかもしれないが信仰であることが窺える。

統計学は限られた観測値から“真実”を知るための武器であり、今や使わずには実験の分析を行うことができない。
そして有用すぎるために、現代の私は先達が様々な思索と議論の末に得た成果を、既に保証されたものとして使っている。
背景にある思想と意味を知らないまま、その能力と限界を把握しないまま、単に依存しているとも言える。

使う側としても統計学の根幹をなす思想は知っておくべきで、本書はその手掛かりとして稀有な一冊だと思う。
31人のお客様がこれが役に立ったと考えています
レポート
2019年9月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
統計の歴史なり経緯は面白いけど、統計の知識は得られない。