「本書は大学に入学して初めて統計学を学ぶ学生、大学に進学を目指す高校生、ビジネスなどの諸分野でデータ分析をしている社会人のために書かれた書籍である。」（訳者まえがき引用）

データ分析の学習を始めるとすぐに統計学という学問分野に遭遇する。しかし本格的な統計学の学習はそれだけでも奥深い内容であり、データ分析初学者が最初に感じるハードルとなる。本書はそんな初学者に対して、数学的な理解を強いず、データ分析の現場における実践的なノウハウ・考え方を学ぶことができる一冊となる。

具体的には、ほとんどの説明で数式は使用されず、各式の導出も省略され所与のものとして与えられる。一部、数式を利用している場面においても、Σ（シグマ）等の数学的記号は使用しないよう配慮されている。代わりに、実践的なノウハウとして「なぜ信頼水準は0.05が既定値なのか？」などのコラムが多く記載されており、現場の経験でしか得られないような知識を初学者として学ぶ事ができる。

そして、なによりも本書は原書（OpenIntro Statistics）はOpenIntroというNPOにて無償公開されているため、翻訳書となる本書もpdfファイルが無料公開されている。日本統計協会より有料の紙書籍が販売されており、こちらには無料版に含まれない練習問題の回答が含まれている。各章ごとに例題と練習問題が豊富に掲載されていることも本書の特徴である。

なお、訳者まえがきには本書での基礎や計算の説明が不十分な場合は、「統計学」(久保川達也・国友直人,東京大学出版会)、「Rによる統計データ分析入門」(小暮厚之,朝倉書店)、「(応用を目指す)数理統計学」(国友直人,朝倉書店)が次ステップとして紹介されている。

データ分析を学びたいが何から始めたら良いか迷っている初学者、統計学を学ぶ前に実務での統計学を始めた実務者に役立つ一冊だ。

第1 章　データ分析への誘い
第2 章　統計データの記述
第3 章　確率
第4 章　確率変数の分布
第5 章　統計的推測の基本
第6 章　カテゴリカル・データの統計的推測
第7 章　量的データに対する推測
第8 章　線形回帰への入門
第9 章　重回帰とロジスティック回帰

・統計学,Rによる統計データ分析入門,数理統計学

Takuma Yoshioka