近年の多量のデータに基づく統計分析による革命についての本。回帰分析が意外とすごいということを教えてくれる。単純な回帰式による予測が専門家の知識と経験を上回る。もう診断と治療法はコンピューターが教えてくれるようになり、内科医はディスプレイ上のフォームにデータを入力するだけの下等な存在と化すだろう、とまで予測している。自分もぜひとも何かで回帰分析してみたいと思ったが、見積りとかに使えそうだ（たとえば購買の例：pp.151-152）。ただ、そうなると技術の伝承とかいらなくなるようなと思ったが、回帰式を作るときに知識と経験が必要なのか。
それから、これを可能にしたのは、コンピューター技術、特にストレージの発展で、テラバイト単位の多量のデータを容易に扱えるようになったこと、データを容易に収集・分析できるようになったことだと書かれている。また、悪い面も示していて、たとえば、差別に使われたり、プライバシーが完全に消滅する可能性を示している。データを蓄積していくことの重要性がよくわかった。そしてそのコストの低下こそが、統計の革命の真因であることも。
そしてDI(Direct Instruction)。詰め込み、機械的反復、個性無視、教師の創意工夫否定の教育が最善であるという面白いもの。素読や暗記教育こそ正道だったか？ 成績の低い子にこそ効果があるというところがミソである。これぞ基礎の重要性を物語る。個人的な経験から言っても、複雑で難解な問題を時間をかけて解くよりも、簡単な問題を数多く解いたほうが理解が深まる。というか成績が上がると感じる。
また、2SDルールは使える。正規分布のとき、2σの範囲に95%が入るというだけの話であるが、使い方の具体例があるだけで、これまでの知識だけとはまったく異なる。あとはベイズ統計関連を詳しく知りたかった。
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