人生をより楽しく行きたいと思っている君へ：改めて統計を学ぼう

僕がこれまで生きてきた中で、最も大切なことだと身にしみて感じていることは、学び続けること、本を読み続けること。
その中でも統計（確率も含む）を学ぶことはとても大切だと思うようになった。

統計の大切さに気が付いたのは社会人になってから

統計って、高校時代に数学の単元の一つとして勉強するけれど、僕はいまいち理解できていなくて、期末テストのために丸暗記みたいな感じ。大学でも習ったと思うけどどんなことを学んだのかも思い出せない。

でも、学校を卒業して社会人になると、この統計っぽい考えがあらゆるところで使われてることに気が付く。
モノを作る機械の誤差の測定からその機会の部品交換や点検の時期を決めたりとか。
ソフトウェアのバグの発生原因のデータを集めて、ソフトウェアに未だ潜んでいるであろうバグを推測して、バグを狙い撃ちしたテストを実施してみたりとか。
だれがどんなバグを発生させているかのデータを集めて、ソースコードレビューのチェックリストを改定してみたりとか。
内閣支持率が上がったというけれど、誤差の範囲なのでは？と疑問に思ったりとか。
開票が始まったとたんに「当選確実」マークがつくのはなんで？とか。

統計って「数学」じゃないんだよ、って思うことにした

それで、いろいろ考えてみたんだけれど、統計って数学っぽくないよね。

数学って、ルールとか公式を組み合わせて結論を導き出す、その結論はインプットが同じなら必ず同じになるって感じだけれど、統計って、データを集めて共通点を洗い出して予測したり仮説を立てたりする。予測や仮説だから絶対そうなるというわけではないし、みたいな。

統計って、言い換えると「仮説・予測学」だとおもう。数学ではなくて。といったわけで、統計は数学とは別物だと思うことにした。

統計はどうやって学ぶのがいいの？

そんな僕は、今になって、改めて統計を学びなおしているのだった。
でも、統計学入門的な本を読んでみても、実務との結びつきがいまいち見えなくて、味わいがないの。
数式が出てきたりすると、「予測学なのになんで数式？」って思っちゃうようになってしまった。t検定とか、帰無仮説とかいきなり言われても～、って感じ。
だから、統計的なエピソードを集めた読み物を読むことにした。
事例があってその事例を「仮説・予測学」に当てはめるとこうなるよ、便利でしょ、仮説・予測学って、って内容の。ああ、なるほどなるほど、興味深いね、こういう考え方を帰無仮説っていうんだ、納得できるね、っていうような内容のケーススタディ的な良書を探していこうと思う（教えてほしい）。

まとめ

• 統計を数学の仲間だと思うのは勘違いのもとになるよ、「仮説・予測学」という一つの学問分野だと思おう。

• ケーススタディ的な本をたくさん見つけて読みまくるべし。そのあとに統計学の本を読んだら理解できるかも。