豊田秀樹氏による検定論批判――検定・データ解析・データマイニング
豊田秀樹『金鉱を掘り当てる統計学 データマイニング入門』という本から。示唆的なので、長めに引用。「1.1 統計学の憂鬱」より。※小見出しのゴシックはstrongタグで表現。ルビ、注は省略 検定論の憂鬱 統計的検定論の理論的枠組は，アメリカで活躍した数理統計学者のワルドやレーマンの独創的な業績によって，1950年代に完成してしまっている。極論するならば，それ以後は，その理論の精緻化，および具体的な検定法の開発が続いているだけの状態ともいえる。 ただし，検定法の理論研究の枠組みは，優秀な先人達が練りに練り上げたものなので，一朝一夕に参加できる研究課題ではなくなっていた。理論体系が洗練されたことによって，研究に参加するためには，長期にわたる数理統計学的な「修業」を必要とし，皮肉なことに，そのことが検定を作る側と使う側の明確な分離を生じさせ，実質科学的な要請が検定論に反映されにくい下地を作ってしま
理系の柱 - Interdisciplinary
大阪大学大学院理学研究科・科学・理学部一般について ※以下、引用文の強調は引用者による。 理系は論理が柱です。 他に、同じくらい重要な柱がありますよね。 証拠、です。 尤もらしい論理的*1な説明は、いくらでも作る事が出来るでしょう。そこからより優れたものを採用するために重視されるものは、証拠でしょう（信用出来る証拠によって支持されるものが優れたものであると評価される）。 で、このQ&Aは、明快な論理と充分な証拠でもって固められていますか？ 1+1は3だといったら、芸術なら独創的とほめられますが、 科学ではバカといわれます。誰がやっても2です。クソマジメでつまらないといわれても、 これを崩すわけにはいきません。 1+1が3だと言ったら、芸術では独創的と言われるんですか？ しかも褒める意味で。本当ですかそれは。 もしかして、こんな喩えにムキになるな、とでも言いますか？ いやいや、私はここで言わ
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
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