Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

この本について

統計を触っていると、「この検定って本当に意味あるのかな」とか「モデルを増やしたら結果が変わるのはなぜ？」みたいな、小さなひっかかりが積み重なることがあります。僕も仕事で分析をしながら、分布の仮定やモデル選択の裏側をちゃんと理解できていないまま進めてしまうことが多くて、ずっと落ち着かなかったんですよね。 この本は、そのモヤモヤを丁寧にほぐしてくれました。たとえば、分散分析で説明変数の順番によって結果が変わる理由をきちんと“仕組み”から説明してくれたり、AICがなぜパラメタ数を引くのかを、数式の背後にある考え方から照らしてくれたりします。また、ロジット関数を使う意味や、有限母集団と無限母集団の違いのような、現場でよく迷うポイントも曖昧なままにしない。Pythonで手を動かしながら理解が進むので、概念が空中戦にならないのもありがたいところでした。 統計の「正しさ」を杓子定規に押しつけてくる本ではなく、僕たちが現実のデータで悩むポイントに寄り添いながら、一歩ずつ視界を広げてくれる印象です。特に「分布をどこまで仮定していいのか」「モデル比較の根拠を自分で説明できない」という人には深く刺さるはずです。