科学と証拠 統計の哲学入門

エリオットソーバー【著】, 松王政浩【訳】

• 販売会社／発売会社: 名古屋大学出版会
• 発売年月日: 2012/10/17
• JAN: 9784815807122

商品レビュー

2023/01/28

科学者が証拠を集めても、それで真の理論が確実にわからないのだとすれば、いったい証拠によって何がわかるのだろうか。科学者が証拠を使う理由として「真であることが確からしい学説は、どの学説か示すため」

「パスカルの賭け」＝コストベネフィット計算によってなされた【思慮による受け入れ】

今信じられている命題と証拠との関係によってなされるならば【証拠によるうけいれ】

2022/08/04

ロイヤルの3つの問いを座標にとり、頻度主義・ベイズ主義・尤度主義それぞれの道具立てと科学的な推論がどのように正当化されうるのかについて比較検討した本です。後半の章では、赤池先生らのモデル選択理論についてもかなり詳しく議論されています。
乱立する主張への反駁が繰り返されながら整理されていく感覚が哲学らしく(?)、とても面白いです。ただ特に前半は難しいと感じたので、誰かと一緒に読むと良いかもしれません。
とにかく、経験的な科学を志す統計ユーザーは、全員が、考えてみるべき内容だと思います。

2020/03/08

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。