活かす読書

読んだ本を、どう活かすか? セミリタイヤしたikadokuが、週に5冊、ビジネス書・自己啓発本・投資本・ベストセラーなどの本を紹介します。


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統計学図鑑

満足度★★★
付箋数:25

  「今の世の中、私たちの身の回りで “統計学” 
  が重要になってきています。名前は聞くけれど、
  一体何をどうすればわからない。
  授業で習った気もするけれど、実際にどんな
  手法を選べばいいのかわからない。
  そう思っていないでしょうか?
  この『統計学図鑑』は、そんな私たちが
  イラストと丁寧な解説で “統計学” の基礎から
  応用まで、しっかり学ぶことができます。
  きっと難しい事はありません、統計学の世界へ
  出かけてみましょう。」

本書は、「図鑑」というだけあって、
かなり広範囲の統計学の内容がカバーされた
本です。

イラストが多用されているので、内容について
イメージがしやすい本だと思います。

著者は、『入門 統計学 ?検定から多変量解析
・実験計画法まで?
』が好評だった、
千葉大学大学院嚥下医学研究科教授の
栗原 伸一さん。

同じ研究科の同僚で准教授の丸山敦史さん
との共著です。

では、本書から「実験計画法」の説明を
見てみましょう。

  「実験計画法とは、成功する実験を計画する
  ためのルール集です。
  そのルールは、R・フィッシャーによって
  3つの原則(反復、無作為化、局所管理)
  に整理されます。
  また、実験計画法には、部分的な実験で
  すませたり、分析に最低限必要なデータ数
  を決める方法など、効率的な実験を計画する
  方法も含まれています。」

実験には、失敗と成功があります。

実験の失敗とは、実験後の分散分析において、
効果がないのにあると誤ったり、
効果があるのにないと見落としたりすること。

実験の成功とは、それとは逆に、要因効果が
あるときに、それをきちんと検出できる
ことをいいます。

フィッシャーさんの3原則に従えば、
実験の失敗を防ぐことができるのです。

反復の原則とは、分散分析に必要な
誤差分散を評価するため、同じ水準
(群、処理)内での実験を繰り返すこと。

無作為化の原則とは、本来は誤差とする
要因が、系統だって(方向性を持って)
実験計画に入り込まないよう、実験空間の
配置や時間の順番を無作為に並び替える
ことです。

局所管理の原則とは、空間的・時間的な
実験の場を小分け(ブロック化)にして、
その中で実験を一通り実施し、分析する
ことです。

このように文字の羅列だけで説明すると、
いたって平凡に感じてしまいますが、
それを豊富なイラストや図表で補足して
いるのが本書の最大の特徴です。

レベル的には「授業で習った気もするけれど」
といった人に丁度いい感じです。

つまり、統計を授業で習っているので、
理系出身の方ということができます。

数学で使うΣなどの記号や式は、
当たり前のように登場します。

いくら平易に説明しているといっても、
これまでの人生で数学を避けてきた方
には、正直、キツイと思います。

多少、統計をかじっている方が、
自分の知らない分析や検定方法を
ざっくり掴むのにも適していると思います。

個人的には、丁度よいレベルの本でした。

この本から何を活かすか?

  「統計学を学んだ人たちに “もっとも偉大な
  統計学者をひとりあげよ” と聞いたら、
  誰もがフィッシャーを選ぶのではないで
  しょうか? フィッシャーは分散分析だけで
  なく、仮説検定やp値、自由度という、
  現代の推測統計学にはなくてはならない
  手法や概念、そして母数推定法の1つである
  最尤法(さいゆうほう)を考え出しました。」

これは、本書のコラムとして掲載されている
ロナルド・フィッシャーさんの「偉人伝」
からの抜粋です。

全部で8組9人の偉人伝が掲載されていて、
これで統計学の歴史の大枠もわかるので、
なかなかいいコラムになっています。

Miss a meal if you have to, but don't miss a book.

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| 数学 | 05:37 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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統計学が最強の学問である[数学編]

満足度★★★
付箋数:21

  「本書は “統計学と機械学習の専門的な勉強を
  はじめる前の数学的な基礎” を身につけることを
  ゴールとしています。そのために、中学生が学ぶ
  代数学の基礎からはじまり、理系の大学1、2年生
  が学ぶような線形代数や偏微分といったところ
  まで、統計学や機械学習でよく使う数学的な
  核の部分を学んできました。」

本書は累計48万部を超えるベストセラーに
なった『統計学が最強の学問である
シリーズの第4弾、「数学編」です。

数学を扱った「読み物」ではなく、
完全に「数学の教科書」です。

実際に手を動かして真剣に数学を勉強する
つもりがないなら、本書は無駄になります。

購入するかどうかは、一度書店で手にとって、
自分の目で見てから判断することを
オススメします。

統計学の教科書でもなく、統計学を深く学ぶ
前に身につけておくべき数学を「体系的」に
学ぶ本です。

この「体系的」というところがポイント。

著者の西内啓さんは、以前から統計学は、
現代人にとって「読み書きそろばん」の
「そろばん」にあたる重要なスキルであると
主張してきました。

しかし、これまで学校で教えられてきた
数学のカリキュラムは、最終的に
「理工系の専門家になるためのピラミッド」
を積み上げていくものでした。

その上、このピラミッドのほとんどは
完成せず、どこかの部分でつまずいたまま
放置されて、数学が苦手な大人が大量に
輩出されてきました。

つまり、本格的に「そろばん」を学ぶ前に
必要な数学知識が、現行のカリキュラムでは
身につくように組まれていないのです。

  「私が本書で提示する答えは、高校までの
  数学の内容を編み直し、大幅に削減した上で
   “統計学と機械学習を頂点とした数学教育の
  ピラミッド” を作ろうというものです。」

ちなみに、ここで統計学とセットで出てくる
「機械学習」とは、人工知能を実現するための
方法の1つで、人間が自然に行っている
学習能力と同様の機能をコンピュータで
実現しようとする技術です。

言い換えると、データから反復的に学習し、
そこに潜む特徴を見つけ出すことで、
人工知能とは切り離せない手法です。

これから進めていく人工知能の研究には、
統計学と機械学習はセットで必要になるため、
新たにそれを最終ゴールとしたカリキュラムの
見直しが求められたのです。

本書では、これまでの「エンジニアリング」
のための中等数学ピラミッドから、
「統計学と機械学習」のための中等数学
ピラミッドへ変えるため、大胆に内容を
カットまたは加えることをしています。

かなり読む人を選ぶ本ですし、
さらっと読んで終わりという種類の本では
ありません。

「数とは何か」というところから「微積分」
まで学ぶので、一定の覚悟をもって
取り組む必要があります。

よくビジネス書では、なるべく数式を
使わないように書かれた本がありますが、
本書はその真逆の数式だらけの本です。

これまで統計学だけを学ぼうとしていて、
本質的な部分がわからないと感じていた人には
いい本だと思います。

 第1章 統計学と機械学習につながる数学の基本
 第2章 統計学と機械学習につながる2次関数
 第3章 統計学と機械学習につながる
    二項定理、対数、三角関数
 第4章 統計学と機械学習のための
    Σ、ベクトル、行列
 第5章 統計学と機械学習のための微分・積分
 第6章 ディープラーニングを支える数学の力

この本から何を活かすか?

本書で数学の基礎を学んだ後に、
読むことを勧められているのが、同シリーズの
統計学が最強の学問である[実践編]』です。

この本では、ビジネスで統計学を使うために
必要な手法が解説されています。

統計的仮説検定、重回帰分析、ロジスティクス
回帰分析、因子分析とクラスター分析に絞って
その意義や使い方と、結果の解釈の仕方が
解説されています。

こちらを先に読んだ方にも、「数学編」で
学んだ後に、もう一度「実践編」を
読み返すことが推奨されていますね。

Miss a meal if you have to, but don't miss a book.

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| 数学 | 05:59 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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現代暗号入門 いかにして秘密は守られるのか

満足度★★★★
付箋数:24

  「もともと暗号は、軍事的な通信を秘匿する
  ために作られた。長い間、我々の生活とは
  無縁なものだったが、今や暗号なしに生活する
  のは難しい。インターネットショッピング、
  携帯電話、Wi-Fi、ICカードはもちろん、
  ビットコインを始めとする暗号通貨も、
  電子署名とハッシュ関数という暗号技術で
  できている。
  これほど暗号に依存しているのにもかかわらず、
  技術の根本を理解し、最新技術に通じている
  者は驚くほど少ない。」

本書は、タイトルの通り暗号技術の入門書。

ここまで私たちの社会に浸透した暗号技術が、
実際にどのように組み込まれているのか、
そして最新の暗号技術について解説します。

暗号が現在の技術まで発展するには、
開発者(ディフェンダー)と攻撃者(アタッカー)
の熾烈な争いがありました。

その様子は、数学の知識を中心に使った、
まさに知のバトルロイヤルです。

本書では、こうした開発と攻撃の歴史を
追いながら、現代の暗号技術を紐解きます。

著者はブルーバックスで何冊か数学関係の
本を執筆している神永正博さんです。

まずは、暗号のシステムを構成する3要素を
押さえておく必要があります。

1つ目は、「共通鍵暗号」。

これは閉める鍵と開ける鍵が同じ(共通の)
暗号です。

家の鍵のように1つの鍵があれば、開けることも
閉めることもできるのと同じです。

1ビットごとに暗号化するストリーム暗号と、
いくつかの暗号をまとめて暗号化する
ブロック暗号の2つに大別されます。

2つ目は、「公開鍵暗号」。

これは非対称鍵暗号とも呼ばれ、
閉める鍵と開ける鍵が異なる暗号です。

閉める鍵は一般に公開されていて公開鍵と
呼ばれ、開ける鍵は秘密鍵と呼ばれています。

私たちが通常使っている鍵のイメージとは
かなり違った、暗号特有の概念です。

本書では、代表的な公開鍵暗号である
RSA暗号と楕円曲線暗号について解説します。

そして3つ目が、「ハッシュ関数」。

ハッシュとは、ハッシュドポテトなどと同じで、
もともと「切り刻んで混ぜる」という意味です。

ハッシュ関数とは、データを混ぜ合わせて、
一定の長さのデータ(ハッシュ値)を作り出す
関数です。

この関数は元のデータが改竄されていないかを
検証する目的や、ウェブサービス上での
パスワード認証などで利用されています。

これらが暗号技術の根底を支える三種の神器で、
この3つを組み合わせることで、現代の多用な
暗号システムが生み出されています。

また、暗号は数学的な理論だけでなく、
それを動かすハードウェアも重要な構成要素
となります。

本書の最終章では、ICチップの消費電力から
暗号読解の手掛かりを得る方法や、
そのような攻撃をどのように防ぐかについて
解説しています。

このパートは、それほど多くのページが
割かれていないものの、なかなか面白く、
本書の特徴の1つにもなっています。

  第1章 共通鍵暗号
  第2章 ハッシュ関数
  第3章 公開鍵暗号 ― RSA暗号
  第4章 公開鍵暗号 ― 楕円曲線暗号
  第5章 サイドチャネルアタック

本書は、暗号の基本原理や最新の技術につて、
ちゃんと理解するには最も適した本だと思います。

ただし、一定の数式も出てきますので、
理解するには高2レベルの数学知識は必要です。

それぐらいの数学の知識がないと、
本書の面白さは十分に楽しめないので、
数式が苦手な方には、ちょっとハードルが
高いかもしれません。

この本から何を活かすか?

楕円曲線暗号は、楕円曲線上の離散対数問題に
基づく、数学的に複雑な技術です。

一般的に暗号の安全性が高くなれば、
それにともなって、鍵の複雑さも増すものです。

RSA暗号が、鍵長が伸びるに従って処理に
多くのリソースを使うようになっていたのに対し、
楕円曲線暗号は大した変化はありませんでした。

今流行のビットコインにもこの楕円曲線暗号の
技術が使われています。

本書では、本文に加え巻末注と脚注でも
その技術的詳細を補足して解説しています。

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| 数学 | 06:05 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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フロックの確率

満足度★★★
付箋数:23

あなたは、米ネバダ州ラスベガスに住む、
ジョーン・ギンザーさんという女性の名前を
聞いたことがあるでしょうか?

彼女は1993年7月14日、テキサス州のビショップ
のあるスーパーで、スクラッチの宝くじを
何枚か買って540万ドルが当たりました。

これは地元のニュースになりました。

数年後、ギンザーさんはテキサス州のコンビニで
ホリディ・ミリオネアというスクラッチの
宝くじを何枚か買い、200万ドルが当たりました。

このときはテキサス州のニュースになりました。

2年が経ち、ビショップの国道77号線沿いの
マーケットでミリオンズ・アンド・ミリオンズ
の宝くじを何枚か買ったら、また300万ドルが
当たりました。

これは全国のニュースになりました。

さらに2年後、前と同じビショップのマーケット
に行ったときに、エクストリーム・ペイアウト
という宝くじを50ドル分買うと、また1000万ドル
が当たりました。

今度は世界中のニュースになりました。

1度でも当たると非常に幸運な宝くじを、
同じ人が4回も当たることがあるのでしょうか?

こんな事が特定の個人に起こる確率は、
18兆兆分の1で、1000兆年に1度くらいという
起きにくさとなります。

彼女はスタンフォードで博士号も取った
元数学教授で、宝くじのシステムを出し抜いて、
何か不正をするか、当たりくじが置かれている
場所を決めるアルゴリズムを解明したという
噂話さえ流れました。

  「このように(宝くじに)複数回当たることは
  めったにないが、めったにないことも偶然で
  必ず起きることを知っている統計学者には
  意外ではない。宝くじに4回当たるのは、
  1人の身の上に起きることとして考えれば
  ほとんどないが、集団全体で考えればまずまず
  よくあることになる。実際にその率は結構
  高く、ギンザーのような当たり方は、
  3億2000万人いるアメリカ人の集団の中では
  相当起きる可能性がある。」

ポイントは、ジョーン・ギンザーさんという
既に当たった人物に起きた出来事として
見ているので、到底起こることのないような
確率と思えることです。

世界中のどこかの誰かが4回の宝くじを当てる
確率を計算すると、実は極めて「1」に近いのです。

ほぼ「1」とは、ほとんど起こる確率という
ことを意味します。

本書は、偶然の巡り合わせを数学的に
解明する読み物です。

2016年に刊行された、「Fluke: The Math
and Myth of Coincidence」の邦訳本。

著者は、米マールボロ大学数学科名誉教授の
ジョセフ・メイザーさん。

メイザーさんの著書は邦訳されている本も多く、
これまでにも『ギャンブラーの数学』、
数学と論理をめぐる不思議な冒険』、
ゼノンのパラドックス』などが日本でも
出版されています。

本書で扱うテーマは「Coincidence」。

これは、偶然の一致と訳される言葉です。

しかし、「それは本当に偶然なのか?」そして、
「めったに起こらない珍しいことなのか?」
という視点で考えるのが本書のテーマです。

この手の問題でよく知られているのが、
「誕生日問題」です。

これは23人の集団があれば、そこには
同じ誕生日の人が2人いる確率の方が、
いない確率より高くなるというものです。

直感では、「珍しい」あるいは「奇遇」と
思えても、実際に起こる確率の計算すると
意外と高い確率となるのです。

本書では、人の感覚とはそぐわない
偶然の一致や巡り合わせを数学的に考察します。

私たちが「何かの運命」と感じていた出来事が、
普通の出来事になってしまうかもしれません。

およそ数学の知識がなくても読める本ですが、
一部数式などが登場する部分もあります。

この本から何を活かすか?

本書で、なかなか興味深かったのは、
DNA鑑定についての考察です。

  「血縁関係のない2人の人物が、完全に一致する
  DNAを持っているということはあるろうか。
  可能性は想像を絶するほど小さいが、
  ありえないことはない。可能性は低いと
  いっても、たかが10億分の1ほどだ。」

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| 数学 | 06:09 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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武器化する嘘 ──情報に仕掛けられた罠

満足度★★★
付箋数:24

私たちは、テレビ、インターネットなどの、
メディアを通じて、毎日、多くの情報に接して
暮らしています。

あなたは、それらの情報の中に、
どの程度の「嘘」が紛れているかを、
考えたことはありますか?

  「われわれが過去5年間に創出した情報量は、
  それまで全人類史が生み出した情報量を
  超えている。残念ながらウェブサイトや動画、
  本、そしてソーシャルメディアには、
  真実に交じって、そうでない情報が非常に
  多く含まれている。虚偽情報の存在は
  昨日今日の問題ではない。何千年にもわたって、
  人間の生活に定着しており、聖書の時代や
  古代ギリシャ時代にも記録されている。
  ただ、現代に特有な点は、虚偽情報が
  あまりにも蔓延しているという事実だ。
  嘘が武器として使われ、本来ありえない
  ような社会的、政治的目的が達成される。」

例えば、次のようなコメントがあるメディアで
伝えられていたとします。

あなたは、その嘘を見抜けますか?

  「カリフォルニア州で大麻法が失効して
  からの35年間、大麻の喫煙者の数は、
  毎年倍増してきた。」

カリフォルニアに大麻法があったのか
どうか、それが本当に35年前に失効した
のかどうか。

それが、事実か確認できなくても、
この主張に隠されている嘘は簡単に
見抜くことができます。

それは、「35年間で毎年倍増した」という
部分です。

仮に35年前のカリフォルニア州で、
大麻の喫煙者が1人だけだったとします。

すると、そこから倍に増えた34年前は
2人、更に倍に増えて33年前は4人。

このように1人を35回倍にすると、
いったいどのくらいの数字になるのか?

実は、大麻の喫煙者は170億人を超えて、
全世界の人口より多い人数になって
しまいます。

さすがに、そんなことはありません。

このように少し考えるとわかることでも
多くの人は、立ち止まって考えずに
鵜呑みにしてしまうことが多いのです。

  「本書のテーマは、見聞きする情報に潜む
  問題点、すなわち、読者を間違った結論に
  導く問題点を、いかに見抜くかである。
  (中略)提示された情報が信用に値する
  かどうかを明らかにする効果的な方法を、
  誰もが必要としている。」

本書の著者、ダニエル・J・レヴィティンさんは
カナダのマギル大学の心理学・神経学教授。

レヴィティンさんは、本書で3つの視点から、
情報の中に仕掛けられた「嘘」を見抜く方法を
紹介します。

パート1では、「数字」にフォーカスします。

いかに不正確な統計やグラフが、大きく歪んだ
視点をもたらし、誤った結論に導くかを
解説します。

パート2では、「言葉」に注目します。

私たちは、その言葉の中に、少しでも真実が
含まれていると、容易く信じてしまいます。

人を納得させ、心に訴えながらも、
事実とかけ離れた話をすることが、
どれほど簡単なことかを解説します。

パート3では、科学的手法を取り扱います。

ここでは論理的思考をどう適用すべきかを
示すため、法廷、医療、物理学、陰謀論など
幅広い事例を取り上げて説明します。

どこに嘘が潜んでいるかわからない、
現代で生きていくには、本書の嘘を見抜く
目線は必要です。

ただし、本書の内容をすべて理解するには、
少しだけ確率・統計の知識があった方が
いいと思います。

この本から何を活かすか?

レヴィティンさんは、本書の着想を得たり、
参考にした本として、次の3冊を挙げています。

 ・『統計でウソをつく法
 ・『統計はこうしてウソをつく
 ・『統計学をまる裸にする

私も、これら3冊は読みましたが、
いずれもオススメできる本です。

是非、本書と併せて読みたいですね。

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| 数学 | 06:00 | comments:0 | trackbacks:0 | TOP↑

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