データは全体の一部しかないのに、なぜ全体がわかるのか。正しいサンプリングのしくみが納得できる。

データがなければＡＩ研究も始まらない。ビッグデータ解析といえども、扱うデータはあくまでも全体の一部だ。その一部のデータからなぜ全体がわかるのか。データの偏りは避けられるのか。統計学の基本中の基本であるデータの集め方、すなわちサンプリングの考え方やしくみを社会調査や生態学の例を使ってわかりやすく解説する。
もくじ情報：第１章　サンプリングの有用性―その科学的根拠（水槽内にあるＢＢ弾の黒玉の数；ＢＢ弾サンプリング；非復元単純無作為抽出法　ほか）；第２章　世の中の動向を捉える―社会調査とサンプリング（社会調査とは何か？；適切な調査対象を選ぶことが重要；実際に誰を調査するのか？　ほか）；第３章　生物を数える―生態調査におけるサンプリング（すべてを数えるのは難しい；捕獲再捕獲法；個体数推定の仕組み　ほか）；もっと深く学びたい人に向けて―文献案内

廣瀬　雅代(ヒロセ　マサヨ)
１９８６年生まれ。統計数理研究所データ科学研究系助教。統計的理論を用いた、小区分ごとの統計的推測法の研究やその応用に携わる