異端の統計学 ベイズ の商品レビュー

シャロン・バーチュマグレイン【著】,冨永星【訳】

2014/09/02

統計の勉強の傍ら、そもそも統計学のイメージが自分にはないことに気づき読んでみました。

題名からベイズの歴史に焦点は当てているものの、それに対する頻度統計の反対となる論理も詳しく書かれています。
物事を学ぶには歴史を知るのも大まかなイメージを掴む上で、重要なことなのを再認識しました。

ストーリーとしても非常に面白かったです。
特にドイツの暗号エニグマに関しては、「暗号解読」も前に読んだことがあったので、違った視点で同じことを見ると全然違うように見えました。

2014/08/08

今更ながら機械学習に興味持ってチョコチョコ調べてたら、やたらと出てくるベイズベイズ。いったいベイズってなんすか？いうことで読んでみました。

無限回サイコロ振ったら出る目の確率は1/6に近づくという、一般的に良く知られている確率との対比で捉えられることの多いベイズ。わたくしフィルタの解釈やと、

・まず、発生すると考えられる各事象に対して、確率(初期値)をそれっぽく割り振る
・得られた情報を元に、発生確率を更新していく
・フィードバックを繰り返して、どの事象が一番確からしいかを検証する

初期値の決定方法が独特なので「主観が入るなんてケシカラン(#ﾟДﾟ)」とほんの50年ほど前まで、アカデミーの世界では異端視する学者さんが多かったらしい。ただ、実際発生していない事象に関しても考察できるので、暗号解析、Uボートの探索、リスク分析等、実務では第二次大戦時代から使われてたとのこと。

そして、多くの仮説を立てるぶん、計算が複雑になる弱点があったんやけど、コンピューターの発展とともにベイズも花盛り。経営の意思決定、画像解析、スパムフィルタ、人工知能、Googleの中の人、などなど実はそこらじゅうベイズであふれてますよ、というお話。

いや～、不勉強ながらベイズ舐めてた。。。ぜひもうちょっと深堀りしたい、と思わせてくれる一冊(-_-)

2014/07/14

創始者たちの思考プロセスが辿れるので理解が深まる部分はあるが、中盤以降の「ベイズ手法でこんな凄い事が出来ました」の羅列は、数式が無さ過ぎてフラストレーションが溜まる。
事例は非常に興味深いので、ケーススタディの解説書が無いものだろうか。

2014/06/22

ベイズ統計学の歴史について。
ベイズ統計学がどういうものか、具体的な数式は全く出てこない。
事前確率は主観によるものでありしかも事前確率の見込みによって結果が左右されるということに対してごく最近までフィッシャーに始まる頻度主義の立場からの強い反対が続いていた。
実際問題としてもコンピューターによる計算能力が一般的に使われるようになるまでは積分（ここでいう統計というのは確率分布の計算なんだという）の計算が大変で、なかなか実用には至らなかった。確実なデータが入手できるのであれば頻度主義でもベイズでも同じような結論に達するが、計算などは頻度主義の方が楽だ。

カルマンフィルタなどの発明により、新しい情報が加わった場合、確率の計算を一から始めなくてもできるようになった。
コンピュータが発達し、マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC)が使われるようになってからは現実的な問題、特に地震や航空機事故などのようにあまり起こらないような出来事ではベイズが必須になっている。

2014/05/15

ベイズ統計学の歴史。もともとはベイズ神父が事前確率をベースに事後確率を計算するアイディアを考えたが、実際に数学的に確立したのはフランスのラプラス。統計学の主流はデータを基にした頻度主義となり、主観的な事前確率の設定を科学的ではないと批判されたベイズは陰に回ることになる。しかし、頻度主義に基づく検定は大量のデータが必要である一方実際の意思決定は一度きりしかない事象をも扱う。よって戦争での暗号解読や不発弾の探索などにベイズ統計学が応用された(そのことによる秘密主義がベイズの一般化を妨げた可能性もある)。近年ではより数学的な洗練化が進み、事前確率をより客観的に置く手法やコンピュータによる計算速度のアップによりよりベイズが使われるようになった。ベイジアンフィルタや選挙予報など。ルネサンステクノロジーズなどのヘッジファンドでもIBMのベイジアン統計学者を雇い分析を行っているらしい。

2014/04/08

ベイズの定理は大学では当然の定理として習ったのだが，21世紀まで論争が続いていた？

歴史がよく分かる。
この本でベイズの定理を勉強しようと思ってはいけない。定理は事前知識となっていることが前提だ。

あれもこれもベイズに関連していたとは。

和訳のタイトルは原題をちゃんと伝えていない気がする。特に副題を略してしまっては興ざめである。

2014/02に図書館に予約して，3月23日に入手；早速読み始め;厚かったので4/5までかかって読了

2014/08/15

1700年代にトーマス・ベイズが「ベイズの法則」を作った。それ以降、何度の致命的な打撃を受けながらも、かろうじて生き延びてきた。ベイズは棚上げし、プライスは無視され、ラプラスは再発見したが、頻度主義を好み、頻度主義者は封殺し、軍は隠し続けた。1967年にモステラーとテューキーが次のように振り返っている。「トーマス・ベイズは、自分が作った法則に背を向けた。その四半世紀後、ラプラスはこの法則を称揚した。そして1800年代には利用され、同時に土台を崩された。1900年代初期には嘲笑され、第二次対戦中はひた隠しにされながらもうまく使われ、戦争が終わると思いがけず精力的に、そのくせい妙に見下した態度で利用された。ところが1970年代の初頭になって、ベイズの法則は停滞機に入った。」（321頁） コンピュータ発達後も足踏みが続いたが、徐々に成果が出始める。画像解析法、数値積分法、マルコフ連鎖モンテカルロ法、ソフトウェア化、など、ベイズの手法は進化し、環境が整い、様々な分野で活用され、成果を出してきた。「ベイズの法則」に関わった学者の素性・経歴、ベイズ派と頻度主義者による主観性と客観性に関する諍い、18世紀から21世紀のベイズ統計学とその周辺の歴史について、大勢の登場人物を通して、多くの出来事とともに、性格・人間性までも、仔細に描き出され、臨場感あふれる展開を楽しめた。原書を読んではいないが、富永星氏による翻訳は念入りによく練られていて、巧みであると思われる。

2014/02/08

歴史とかの冗長な話が多く、読み進めるのが辛い。
ベイズの法則だけなら、巻末のappendexだけ読めば
済む感じ

2013/12/30

すごく歴史とかをきちんと押さえてるんだけど、あんまりベイズそのものが理解できる本ではないです。エニグマのあたりも面白いけど、他の本にも出てくるしなあ。

2013/12/02

3章くらいまで読んだ．
面白いのだけれど，まだ一つも数式が出てこないのが物足りない．

フィッシャー好きやら頻度論派と比べて批判されてきたのに
機械計算とともに本来の価値が見出されるようになったぶん，
多少持ち上げ過ぎじゃないだろか？と思う内容や，
さっき読んだよな？という重複も含まれる．

読み物としては大変面白いけど，ベイズ統計学やベイズ推定は学べません．