1 主要な8の統計的考え方

統計的手法は、多数の層から成る論理が積み重なっている山のようである。基礎から一歩一歩理解を進めていくためにも、まず、何を目指しているのか、その主要な考え方を見渡そう。

  1. 統計的思考への社会の要請
  2. 主要な考え方(1)確率分布
  3. 主要な考え方(2)最適化
  4. 主要な考え方(3)人間的制約

0. 統計的思考への社会の要請

要点

  • 『データ・サイエンス』とは、①数理統計学、②コンピュータ・サイエンス、③対象の専門知識から成る学際的な手法群である

  • よくある誤解

    1. ビッグ・データがあれば、何でも分かる
    2. 統計学は専門家が理解していれば十分である

1. 主要な考え方(1)確率分布

要点

  • 統計学 = 体系的に観察から理解を導出する概念装置
  1. 多くの自然・社会現象は、確率分布に従う
  2. 標本(現象の観察)と仮定を組み合わせて、確率分布を推測する
  3. 意思決定に役立つ情報とは、確率分布について分別できるものだ

2. 主要な考え方(2)最適化

要点

  1. 誤差の総和を、偶発誤差と系統誤差に分解できる
  2. 標本を大量に観察することで、偶発誤差を回避できる
  3. 標本を無作為に観察することで、系統誤差を回避できる

3. 主要な考え方(3)人間的制約

要点

  1. 強い仮定を置けば、脆弱だけれど明確な理解が得られる
  2. 複雑な仮定を置けば、解釈できないが精緻な理解が得られる

参考図書・文献

鳥居泰彦『はじめての統計学』、日本経済新聞出版、1994年

東京大学教養学部統計学教室 『基礎統計学I 統計学入門』東京大学出版会、1991年

竹村彰通『データサイエンス入門』、岩波新書、2018年

濵田悦生・狩野裕『データサイエンス入門シリーズ　データサイエンスの基礎』講談社、2019年