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経済学のための数学入門

2006年10月29日 18:58

数学は経済学にとって「厳密な議論を行うために、いまやなくてはならない道具」なのです.

経済学のための数学入門経済学のための数学入門
神谷 和也

東京大学出版会 1996-01
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この本は、経済を学ぶ大学生のために書かれたものらしい。初心者から上級者まで、という触れ込みだ。僕は理系の人間で、たまたま経済学部の数学の授業を受けた際にこの本を買った。それで思った。
この本、意外と優秀だぞ、と。

とても分かり易く書かれているし、よくまとまっている。それでいて、そんなに薄い内容でもない。
理系の学生でも数学初学者には、悪くないと思う。中身が特に経済学に偏っている、というわけでもない。ってか、普通の数学の教科書じゃないか。しかも、凄く分かりやすい。

集合とか真面目に議論して、実数の定義とかも真面目に。収束も、ε-δとか使って真面目に。途中で、線形代数っぽい話題を混ぜるのも、経済学のために数学って立場をうまく利用していると思う。その点も、数学初学者にはうれしいはず。何より、文系の生徒を対象読者としているので、バリバリの数学の教科書より、圧倒的に読みやすい。

途中から、突然、不親切にレベルが上がる気がするし、その部分においては定理の使い方も分かりにくくなるが、それはどんな教科書であったとしても、解決が難しいことかもしれない。他の本と比べてもわかりやすさにこだわれている方かな?と思う。

大学の数学ってどんなことやっているのかな?と思われる方には軽くオススメの本である。意外と面白いことやってる、と思えるかもしれない。それでもやっぱり、大学生の教科書ではあるけども(笑)

僕の満足度は★★★★☆(星4つ)
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検索上位リンク

2006年10月24日 09:45

今日ははじめて本のレビュー以外のことを書く。

検索についてだ。

一応、このブログにはアクセス解析がつけてある。
なので、どんな本に興味があって、このブログを訪れるのかが、少しだけわかる。
そこで、よく検索される本の記事を紹介してみようと思う。


99.9%は仮説

これは僕にとってまったく面白くなかったどころの話ではないので、かなり感じの悪いレビューを書いた。
星0個とかやりすぎだと思う。(昔の自分へダメ出し)


理科系の作文技術

こういう本は胡散臭いと思っていたが、僕が浅はかだったと痛感。
すべての書き物に関わる人が読めばいい、とそう思う。
ブログで数行書くにしろ、きっと少し変わるだろう。
僕は変わってこの程度だ。


親不孝通りディテクティブ

この小説は僕が大好きな北森さんの本だ。
もちろん、その面白さは完璧に近い。
隠れたファンがいるのか近頃の検索回数第二位だ。


ザ・階級偏差値

これがダントツ。っていうか、僕のブログのアクセスの半分以上が近頃これで埋まっているようである。
ま、面白い本やからね。
立ち読みで読めちゃうかも、て感じなので、本屋で見かけたら是非一度見てみてはどうだろうか?とか思う。



ところで、レビューを検索する人たちっていうのは、気になるまだ読んでない本のレビューを探す人が多いのだろうか?
それとも、すでに読んだ本で、自分と同じ感想を持っている人を探す人が多いのだろうか?
少し気になるところだ。

僕自身が後者だったりするからなぁ…。
もし、後者の人は僕のブログを訪れた際は、是非、その本のレビューにコメントをつけてもらえると嬉しいなぁ…(笑)


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よろしくお願いします。

数式を使わないデータマイニング入門

2006年10月20日 10:01

今のうちにゲルググを購入してはいかがですか

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ちょっと前から読みたかった本。『心を打った この本の この一行』というブログのこの記事を読んだからだ。見てわかる通り、引用のセンスからして僕のブログとは違う。しかも、感じがいい。このブログで見てしまったのだ。そりゃあ、読みたくもなる。

この本は徹底的に初心者を意識して書かれている。データマイニングについて何も知らない人。数式は見たくないけど、雰囲気を楽しみたい人。そんな人が対象。そのため、分かりやすい説明が多い。

データマイニングというのは、データの山の中から価値のある法則を発掘(マイニング)するものだ。未来予測につながる法則をどのように発掘しているのか、またそれを取り巻く周辺の環境はどういうことになっているか?ということが説明されている。基本的に、どれも面白い例を交えて説明してくれる。

ただ、作者が文章を書きなれた人か、という点については残念ながら疑問が残る。まず、その例である。面白いには面白かったが、これが、事実なのか、またはまったくの架空なのかが判然としない。
こういったことにストレスを感じるのは僕だけだろうか?
また、面白い例を入れられるだけのキャパシティを全体の文章が持っていないように感じる。口調のバランスが悪い。

簡単にしたいがために「説明できてないだろ、それ。意味わからんんよ」と言いたいところもある。自己組織化マップなどである。わからなかったが、普通はわかるものなのだろうか?そんなことはない、と思いたい。

一番痛かったのが、作者がお話の筋を見失いがちだということ。何の話、これ?ってところがけっこう目につく。最後の章など、データマイニングから派生した枝葉だけで構成されているのではないか?という感じ。ここが一番語りたかったのかも、という情熱は感じるけども、そういうのは流れがないとうっとうしい。

僕の評価は★★★☆☆(星3つ)
まあ、文句もいろいろつけたいが、例の面白さは買い。
わかりやすいところは十分わかりやすいですしね。


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