今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースをまとめてみた（前編：検定力が低い） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事： 因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 （＊今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください） まずは（今回の記事における）用語の定義：「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。（＊細かいと
確率概念の分類を描いてみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
SYNODOSのメルマガ（Vol. 70）の矢野浩一さんの記事に触発されて、今回は私の世界観における確率概念の（認知）分類を描いてみました。 主観確率・頻度主義的確率・ベイズ確率などの語句の説明はWikipediaが参考になるかと思います。 客観的確率ですか？ みんなの言う「客観的」っていうのは、実際のところ「間主観的」であるにすぎないと考えています。 なのでそもそも「客観的リスク評価」なんてものはなく、リスク評価の「間主観性」をどうガバナンスするのか、というところが重要となるのだと考えています。(それこそ例えば、共同事実確認などによって） 関連図書 An Introduction to Probability and Inductive Logic 作者: Ian Hacking出版社/メーカー: Cambridge University Press発売日: 2001/07/02メディア
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