シリーズ38万部を突破したベストセラー『統計学が最強の学問である』の著者・西内啓氏が、さまざまなゲストと統計学をめぐる対談を繰り広げるシリーズ連載。
新たなゲストとして、『統計学が最強の学問である［実践編］』の校正にも協力していただいた統計学者・岡田謙介氏を迎えます。
統計学を二分する「頻度論」と「ベイズ論」。双方を得意とする学者による希少な対談をお楽しみください。
いかソース
http://diamond.jp/articles/-/67725
ちなみに僕は院で主観的確率と統計論に基づいた確率との差違について研究してました
統計論、確率論はどの分野でも応用できますしそれ自体面白いものなので興味のあるかたは一度ガイド本でも手に取ってみてください
高卒にもわかるように頼む
信じない人も多いけど占いも統計学
>>2
手始めにモンティ・ホール問題でググってみるといいよ
有名な奴なので見たことあるかもしれないけど
>>4
まさかここでその問題を出されるとは思わなかったわ
ソース適当に読んだけどやはりよくわからん
図書館にあれば調べてみるかな
大学で統計やった時は頻度論だったな
ベイズはベイズの定理ぐらいだった
真の乱数生成器とかもあるけど本当にランダムなんてあるのかな
支倉統計学
まだ見れたわ支倉ポエム
http://web.archive.org/web/20021021112235/http://yokohama.cool.ne.jp/chinakiss/index2.html
>>3
手相占いとかはよくそう聞くな
星占いまではわからんが
>>3
統計学ってのは統計そのものを扱うのであって
確率的事象を扱うものを統計学とは言わんだろ
ベイズ論の立場を分かりやすく教えろ
>>12
ここに1枚のインチキコインがあるとする。
すなわち、表か裏のどちらかが出やすくなっている。
ただし、どちらが出やすいのかはわからない。
では、このコインを投げたとして表が出る確率をどう計算すべきか?
ベイズ確率
表が出る確率は、1/2である。
理由：表と裏のどちらが出やすいのか全く不明である。
それ故、表の出る確率も裏の出る確率も全く平等である。
それ故、理由不十分の原理により、ともに1/2とする以外にない。
頻度確率
表が出る確率は、0から1までのいずれかであるが、1/2ではない。
理由：コインを何度も投げると、［表の出た回数 / 投げた回数］は、ある値に近づく（大数の法則）。
それが求める確率である。
ただし、このコインはインチキコインなのだから1/2には絶対にならない。
要するに、ベイズ確率は、その時点で有する情報をもとにした一回限りの確率である。
これに対して頻度確率は、無限回試行を前提とした確率である。
>>13
なるほどおもしろい
これを見ると実際ベイズ確率の方が使えそう
>>13
なるほど
よくわからん
>>13
わかりやすいな
勉強しようとしたけど有向グラフのお絵かきしだしたあたりでわかんなくなってきて向きがなくなって撃沈した