どうも。こんにちは。
ケミカルエンジニアのこーしです。
本日は、「意味がわかる線形代数」の書評を書いていきます。
私は、統計検定準1級に挑戦する前に本書で線形代数を勉強し、統計検定1級合格後しばらくしてから再び通読しました。
本書は、図解も豊富でわかりやすく、さらに文系向けに極力言葉で表現してくれるところがとても良いです。
また、主成分分析のコラムもあり、統計学や多変量解析（機械学習）を意識して書かれているので、統計学を学び始める方にぜひオススメしたい1冊です！
この記事を書いた人
こーし(@mimikousi)
対象読者について
まず最初に、本書の対象読者を下記にまとめました。
対象読者
- 線形代数が苦手（文系である）
- 問題の解き方より、意味を理解したい
- 統計学（多変量解析、機械学習）を勉強したい（勉強している）
- 統計検定準1級に挑戦予定
本書は、演習問題が少ないので、学生の定期試験対策としては物足りないかもしれません。
多変量解析（機械学習）を理解するために、線形代数も理解しておきたい方には特にオススメしたいと思います。
難易度と読了時間（目安）
| 難易度 | ☆ 初学者レベル |
| おすすめ度 | ☆☆☆☆ |
| 読了時間の目安 | 10〜15時間 |
| 一言コメント | 線形代数に苦手意識がある方にぜひオススメしたいです！ |
線形代数の勉強の1冊目に選んでも差し支えないほど、本書はとてもわかりやすいです。
数学が得意な方にとっては解説が長ったらしいかもしれませんが、線形代数に苦手意識のある方は文章で細かく解説してくれるので、とても理解しやすいです。
また、ノートを取りながら演習問題を全部しっかり解いても、読了までに10時間程度とサッと勉強できる点も評価できます。
（私の場合は、Xをダラダラ見ながら勉強したので13時間掛かりました。。）
本書の内容・特徴
下記に本書の目次を示しました。
目次
第0章 線形代数とは
第1章 連立1次方程式
第2章 線形空間
第3章 内積
第4章 線形写像と行列
第5章 対角化の意味
第6章 行列式
一見、内容が少なく見えますが、統計学で使う線形代数は概ねカバーしてあるので安心してください。
全部で375ページあり、ボリュームも十分です。
また、多変量解析を前提に解説してくれているのも良い点です。
・回転 → 因子分析（第4章）
・基底の取り替え → 主成分分析（第5章）
・固有値、固有ベクトル → 主成分分析（第5章）
・対称行列 → 分散共分散行列（第5章）
あと、第5章にある主成分分析のコラムも秀逸です。
正直、このコラムを読むために読み進めてきたと思いました。
「意味がわかる線形代数」の主成分分析（PCA）のコラムが秀逸！
PCAの本質はとてもシンプルで、⁰「データの特徴が一番よく見える方向に座標軸を取り直すこと」
① データを中心化（平均を原点に移動）
⁰② 新しい座標軸に写したとき、点のばらつき（＝2乗和の平均）が最大になる方向を探す… pic.twitter.com/QxcdnMpbAG— こーし⚡️ケミカルエンジニア (@mimikousi) January 17, 2026
次に読むべき本
①「これなら分かる応用数学教室ー最小二乗法からウェーブレットまでー」
本書の巻末でも紹介されていましたが、主成分分析の解説がわかりやすいとの定評があります。
私も以前読んだことがありますが、この機会にまた復習してみようと思います。
本書は、統計学に関係する数学をコンパクトにまとめた書籍です。
イチから勉強するための本というより「こんな法則あったな」と思い出すため書籍です。
特に「統計学ではこう使う」というコラムが秀逸で、教科書にはあまり載っていないような切り口で統計学を捉え直せるのが良いです。
統計学を学ぶ方の「最強の副読本」と言っても過言ではないと思います。
まとめ
統計検定2級までは、そこまで数学力を必要としませんが、準1級からは一気に数学が難しくなります。
そこで、線形代数については本記事でご紹介した「意味がわかる線形代数」でサクッと勉強することをオススメします！
私は本書のおかげで統計検定準1級に受かりました。
線形代数に苦手意識のある方もぜひ本書で復習してみてください！
