【読書メモ】西内啓『統計学が最強の学問である』21
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第6章 統計家たちの仁義なき戦い
頻度論者とベイズ論者
→両者の違いは「事前に何らかの確率を推定するか」「しないか」本物のコイン(表:50%、裏:50%)とイカサマのコイン(表:80%、裏:20%)を何回か投げる
→10回投げて10回とも表が出た頻度論:確率を頻度で捉える
本物のコインの場合、全部表が出る確率は0.10%だから、「コインは本物」という仮定を捨てたほうが理にかなっていると考える
イカサマのコインの場合、全部表が出る確率は10.74%程度なので、「コインはイカサマ」という仮説を捨てきれない
ベイズ論
事前確率を設定
→どの程度の確率でコインは本物かイカサマか
→事前確率はどんな値でもよい(例題では本物が50%の確率)本物のコインの場合
事前確率×本物である場合に10回連続表が出る確率
→50%×0.10% = 0.05%
イカサマのコインの場合
事前確率×イカサマである場合に10回連続表が出る確率
→50%×10.74% = 5.37%
コインが本物かイカサマかが5分5分であるとき、10回連続表になる確率→5.42%
コインが10回連続表になった状態で、コインが10回連続表になる確率→100%
コインが10回連続表になった状態で、コインが本物である確率→5.42%に占める0.05%の割合
コインが10回連続表になった状態で、コインがイカサマである確率→5.42%に占める5.37%の割合
事後確率:事前確率とデータに基づいて算出された確率
感想
いったん頻度論に慣れてしまうと、ベイズ論の考え方になかなか慣れません。いまでも狐につままれた感じがします。事前確率なんて、ありもしない確率を仮定しなければならないのはどうして?、というところで躓いていましした。公式もあったと思いますが、公式だけで覚えても、理解できていないうちは、すぐに忘れてしまって使い物にならなかったことを覚えています。
ベイズ推定について、いろいろ本を読みましたが、『統計学が最強の学問である』の説明が一番わかりやすかったです。自分にセンスがないのですが、アンラーンの難しさを思い知らされました。
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