統計学が最強の学問である

統計学が最強の学問である

話題の本ですね。

関係ないですが、東京では話題の本って、電車の扉の窓のところに広告が貼られるようになってきてます。あの広告が出る前に読み終えたかった！みたいな無駄なプライドがあります。

この本の後半は統計の扱い方を教えてくれます。

メモ

• p値などの用語の説明 (p.166)
• 一般化線形モデルをまとめた表(p.170)
  • 上記の説明(p.171)
• 説明変数、結果変数(p.171)
• 重回帰分析(p.185)
  • 複数の回帰係数は「お互いに相乗効果がなかったとすれば」という仮定のもと、説明変数が結果変数にどの程度の影響を与えるかを示している
• 回帰モデルを使う際は交互作用に注意する(p.195)
• 傾向スコア、興味のある二値の説明変数について「どちらに該当するか」という確率のことをいう
• 統計学の6つの分野(p.205)
• バスケット分析では改善度と呼ばれる指標も用いる(p.232)
• 予測それ自体がゴールなのであれば、データマイニングは有効(p.243)
  • 予測モデルから今後何をすべきかを議論したいのであれば、回帰モデルのほうが役に立つ
• ベイズ派と頻度論派の確率をめぐる対立(p.266から)
• 系統的レビューとメタアナリシス(p.282)