科学と証拠 統計の哲学入門

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計算方法や意味は分かったつもりでも、なんとなく使うたびにいつももやっとしている仮説検定についてより深く理解できるかと思い購入。

統計の哲学という題名のとおり、哲学の本なのであるが、統計というなじみの深い題材であること及びわかりにくい用語や概念がほぼ出てこないことから、社会哲学の本と比べて圧倒的にわかりやすく、かつすらすらと読むことが出来た。

正直前半の節は、興味深い洞察と思いつつも、哲学っぽいまだるっこしい議論だと思ったが、7節のAICの話は非常に興味深く勉強になった。

モデル選択と聞くと、モデルAとBのどちらが、物理的真理、つまり現実の世界を表す・一致するという意味で正しいかを決めるかのように考えてしまう。

しかし、そもそもモデル化の目的は予測であり、1万個の結果を表現するための1万個のパラメータを持ったモデルが、パラメータが数個のモデルよりデータとの一致度が高くても、予測において役に立たなければ意味がない。

AICが、この意味で、モデル※の予測の正確性を算出し、モデル間の比較を可能とするものであるという説明は、データを基にしたモデルの評価に一定の解を与えるものであり、読んでいて非常にすっきりした。
※統計学的な意味のモデルであり、数式構造のみを規定し、パラメータの値自体は確定していないもの。

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『統計学を拓いた異才たち』や『異端の統計学 ベイズ』などの書籍を読み、確立・統計に関わる黎明・進展・論争・確執などの歴史やそれに関わった多くの人々の物語を楽しんだが、学術的な部分に関しては表層的な記述に留まり、そこで何を巡ってどのような議論がなされたのか分からず、蟠りが残り、不満足であった。（当然、そのような要望に応える類の書籍ではなかったのであるが、） そのようなことに関心をお持ちの方々に高い水準で答えてくれるのが本書である。科学的仮説を証明する証拠を巡る尤度主義とベイズ主義と頻度主義の考え方を「ロイヤルの3つの問い」を論点として「誰でも認めざるをえない」という客観性の視点で述べる。訳者解説から読み始めることお薦めします。なお、原文を読んではいないが、翻訳は熟れた日本語であり、秀逸であると思います。