“昨今の産業界における実務系データサイエンスの構成要素は、僕が理解するところでは本質的には以下の3分類に帰着します。1. 実験計画法、2. 統計的学習モデル、3. 最適化計画”

データサイエンス

misshiki のブックマーク 2023/08/14 17:27

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4740579356228824015/comment/misshiki" data-user-id="misshiki" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/mond.how/ja/topics/s6oppnd24dzgfsj/kpoeny4r8obnzzb" data-original-href="https://mond.how/ja/topics/s6oppnd24dzgfsj/kpoeny4r8obnzzb" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Fmond.how%2Fja%2Ftopics%2Fs6oppnd24dzgfsj%2Fkpoeny4r8obnzzb" data-user-icon="/users/misshiki/profile.png">これから所謂データサイエンスを学んだり仕事で活用したりしようと考えている者です。「所謂」と書いたのは、巷間言われている同分野があたかも統計学と同義であるかのように解説されているからです。例えば既存のデータに対して最もFitの良い関数を推計する場合、データが時系列ではなくクロスセクションであった場合などは不均一分散が発生するため最小二乗法よりもプロビットやロジットなどの最尤法を使うことで解決できますが、それでもこれは統計学の範疇です。そこで質問です。 （1）上記のようなケースや、或いはそれに限らずFitの良</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9">データサイエンス</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">“昨今の産業界における実務系データサイエンスの構成要素は、僕が理解するところでは本質的には以下の3分類に帰着します。1. 実験計画法、2. 統計的学習モデル、3. 最適化計画”</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/misshiki/20230814#bookmark-4740579356228824015"><span class="datetime-body">2023/08/14 17:27</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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これから所謂データサイエンスを学んだり仕事で活用したりしようと考えている者です。「所謂」と書いたのは、巷間言われている同分野があたかも統計学と同義であるかのように解説されているからです。例えば既存のデータに対して最もFitの良い関数を推計する場合、データが時系列ではなくクロスセクションであった場合などは不均一分散が発生するため最小二乗法よりもプロビットやロジットなどの最尤法を使うことで解決できますが、それでもこれは統計学の範疇です。そこで質問です。（1）上記のようなケースや、或いはそれに限らずFitの良

mond.how2023/08/11

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