機械学習や統計の話をしたり、共同研究なんかでよく出てくる質問の一つがサンプルサイズをどれくらいとればよいかということで、この本を買ってみました。
実際問題に対してこの質問に明確に答えるのは極めて難しいと思います。ディープラーニングだともはや絶望的な話ですし。
とはいえ、この本に書いてあるようながっつりとした統計的仮説検定の枠組みだとある程度サンプルサイズ設定について知っているのは有用かなと思います。
そもそも自分は実用性はともかく数学的におもしろい構造してれば興味が出てくるので、サンプルサイズに限らず統計学の手法の実用性と数理のバランスは、個人的にはわりとうまくつきあえているかなと思います。
