統計のはなし~きみにも出せる有意差~ [データサイエンス、統計モデル]
面白そうな本を借りてきた。
ざっと読んだが、かなり読みやすい。
数学をほとんど知らない人でも読めるのではと思う。
本の内容だが、この本は、ある学生が
「いつでも有意差が出る検定を教えてくれ」
と教授のところに質問に行くことから始まる。
もちろん、必ず有意差が出る検定などはないのだが、そこからそもそも検定ってなに?って話から、分散分析、尤最法に話が進んでいった。
また、Mann-WhitneyのU検定やらWilcoxonの検定などのノンパラメトリックな検定が出てくる。
数学的に難しく書くのではなく、それでいてしっかりと原理まで踏み込んで説明されている。
Mann-WhitneyのU検定くらいなら、SPSS Clementineにも自力で実装できそうである。
本の冒頭で、「必ず有意差が出る検定はない」としているものの、本の巻末(付録)には、【君にもできるごまかし】として、
・本当は有意な差がありそうなのに消してしまうもの
・有意な差はないのにあるかのようにするというもの
が紹介されている。
この辺りのことは、引っかかりやすい、また、引っ掛けられやすいと思うので、知っていて損はなさそうである。
ざっと読んだが、かなり読みやすい。
数学をほとんど知らない人でも読めるのではと思う。
本の内容だが、この本は、ある学生が
「いつでも有意差が出る検定を教えてくれ」
と教授のところに質問に行くことから始まる。
もちろん、必ず有意差が出る検定などはないのだが、そこからそもそも検定ってなに?って話から、分散分析、尤最法に話が進んでいった。
また、Mann-WhitneyのU検定やらWilcoxonの検定などのノンパラメトリックな検定が出てくる。
数学的に難しく書くのではなく、それでいてしっかりと原理まで踏み込んで説明されている。
Mann-WhitneyのU検定くらいなら、SPSS Clementineにも自力で実装できそうである。
本の冒頭で、「必ず有意差が出る検定はない」としているものの、本の巻末(付録)には、【君にもできるごまかし】として、
・本当は有意な差がありそうなのに消してしまうもの
・有意な差はないのにあるかのようにするというもの
が紹介されている。
この辺りのことは、引っかかりやすい、また、引っ掛けられやすいと思うので、知っていて損はなさそうである。