おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は仕事で解析をしていて「おっと危ない」と思ったことについて書いてみます。結論からいうと「信頼区間と予測区間を混同しないように注意しましょう！」という話です*1。 課題：BODの値からTOCの値を推定したい 最近ややあってBOD（生物化学的酸素要求量）の値からTOC（全有機炭素量）の値を推定してみようと思いました*2。 試しに東京都の15地点から得られている水質データを用いてRで両者の散布図を描いてみると以下のようになりました（データはこちら：BOD-TOC.txt ）。相関はあるものの、バラツキもかなりあります。 BOD2TOC.data <- read.table("BOD-TOC.txt",sep=",") TOC <- BOD2TOC.data$TOC BOD <- BOD2TOC.data$BOD plot(BOD,TOC,type="p",xlim=c(0,6),ylim=c
僕は論文が書けない：苦境脱出へ向けての2+1冊 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。最近は佐野元春ばかり聴いています*1。将来的にはあんな髪型になりたい。 さて。 「研究者なれども研究しない！」という斬新な決めフレーズでおなじみの雑用戦隊ヒーローシリーズがありますが、かくいう私も何やかんやの雑用に埋もれてここのところ論文を書くペースがすっかり落ち込んでおり*2、そんなこんなのアオリで本ブログも休止しているありさまになっています。 そんな折、私の心の師ともいうべき東北大学の酒井聡樹先生から近刊である『これから論文を書く若者のために 究極の大改訂版』をご恵贈いただいたので今回の記事を書くことにしました。 これから論文を書く若者のために 究極の大改訂版 作者: 酒井聡樹出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2015/04/22メディア: 単行本この商品を含むブログ (4件) を見る 今回は、久しぶりの【研究hacks】タグの記事になります。今回は院生〜若
なぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
お久しぶりです。林岳彦です。もうすぐ『愛なき世界』の日、いわゆる（マイブラッディ）バレンタインデーですね。何かと雑音が多いこの世界ですが、いつでも自分の足元を見つめて行きましょう。 さて。 今回は、以下の： そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ 統計学的検定に対するある拒絶反応: ニュースの社会科学的な裏側 A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT のあたりの皆様の良記事に触発されて「仮説検定」について何か書いてみようと思いました。で、書こうと思えば色々な側面から書ける気もするのですが、今回はちょっと斜めからのアプローチとして、「リスク分析の人の頭のなかで仮説検定はこんな感じに見えている」というところを書いていきたいと思います。 ここで、ひ
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
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
（私にとって）STSはなぜ必要か - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
あーまだ全然論文書けてないっすけど、今日はいきおいで書いてみたいと思います。 ええとまず一般論として、「〇〇とは何か？」という問いってちょっと難しいですよね。例えば、犬のことは良く知っていても、「犬とは何か」って言われると意外とどう答えていいかよく分からなくなるような気もします。 でも、「（私にとって）〇〇はなぜ必要か」という問いならば、答えられそうな気もします。 なので、今回は「（私にとって）STSはなぜ必要か」について書いてみたいと思います。 で、今そういうことを書こうとしてる私は全然STSプロパーでも何でもないのですが、私の専門である「リスク評価」という仕事はいわゆるトランスサイエンス的な現場でリアルに働くものなので、わりとSTS的問題意識に否が応にも向き合わざるを得なかったりするわけです。 そんな中で私はわりと普通に「STS的観点って必要だよなぁ」と感じているのですが、まあそのあた
意外な展開：自然死産率の生データを見てみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
さいきんtwitter上で、「1960年代において大気圏核実験の影響で自然死産率が上昇している」という情報を見かけました（本記事の論旨の前提となりますので、ぜひ以下URLをご参照の上で以下の記事をお読みください）。 http://twitpic.com/4gcyc6 研究者ならば生データをチェックせねばと思い、「人口動態統計」から生データをダウンロードしたりして調べてみたところ、ちょっと自分でもかなり意外な結論にたどり着いたのでまとめてみます。（長くて論旨がウネウネしますがすみません。お急ぎの方は人は結論の節からどうぞ。） 手始めに：人口動態統計の生データのまとめ まず、国立社会保障・人口問題研究所のサイトから自然死産率の生データをダウンロードしてみました。 http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/Data/Popular2011/T04-20.xls
無から有（意差）を生む：多重比較でウソをつく方法 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
前回の記事では多重検定がキーワードとなりましたが、良い機会なので、今回は例を交えながら多重検定がもつ問題のインパクトについて説明したいと思います。 （＊「多重検定って何？」という方はこちら） 結論を先に書くと、多重性を調整しない多重比較がなぜ忌むべきものかというと、それはそのような多重比較を悪用すると「いとも簡単に無から有（意差）を生むことができる」からです。 では、そのことを「マウスへ化学物質を投与して影響を調べる」という仮想実験を例に見てみましょう。 仮想実験：マウスへ5種類の化学物質を投与する 仮想例として、5つの化学物質（物質A, B, C, D, E）をマウスに投与してその影響を調べる実験を考えてみます。 影響のエンドポイントとしては5つの器官（肝臓・腎臓・脳・肺・皮膚）の各細胞における量的なバイオマーカーの変化を用います。 それぞれの「エンドポイント・化学物質」ごとのサンプルサ
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