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実用

いちばんやさしいベイズ統計入門 「結果」から「原因」を探し出す

著者
佐々木淳
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あらすじ・内容

結果から原因を推測する

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「ベイズ統計」は、英国の数学者トーマス・ベイズ(1702~1761年)が提唱した統計で、「主観的な確率」も柔軟に利用できることが特徴です。この柔軟性が逆に多くの科学者に好まれず、200年以上もの長い年月、冬の時代を迎えることになります。しかし、時代はベイズ統計を忘れていませんでした。むしろ時代が進むにつれ、その柔軟性により活用の幅が広がっていきました。現代におけるベイズ統計の応用は、スパムメールの判定からビッグデータの分析まで、枚挙にいとまがありません。私たちが普段接する従来の統計学は「データ」が必要です。データがない状態では「議論できない」のです。これに対してベイズ統計は、事前のデータがない状態でも、仮定しつつ議論を進め、情報を得ながら確率を更新していける強みがあります。また、ベイズ統計は、結果から原因、未来から過去を探る際にも活躍します。つまり、ベイズ統計は歴史的にも計算の上でも、「未来が過去をつくる」分野なのです。このような冬の時代を経緯に持つ学術分野は、何もベイズ統計だけではありません。近年急激に台頭してきたAI(Artificial Intelligence:人工知能)も、かつて2度の冬の時代を経て、輝かしい現在を迎えています。

電子書籍
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作品情報

著者
レーベル
――
出版社
SBクリエイティブ
カテゴリ
実用
ページ概数
243
配信開始日
2021/1/19
底本発行日
2021/1/18
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
  • iPhone / iPad
  • 推奨環境
ページ概数

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