第４回「ひそかに進行するベイズ革命」
ベイズの普及 先回までに、ベイズ統計は得られる情報によって事前確率を事後確率へと更新する実践的な方法であり、それは『事後確率∝尤度（ゆうど）×事前確率』（∝は比例を示す記号）で表現されることを紹介しました。 ここ１０年の間にベイズ統計は大きく発展し広く利用されるようになりました。 しかし、「これはベイズで分析した結果だ」と表立って喧伝されることは少なく、どちらかといえばさまざまな問題にアプローチする際の下支え技術として、内部的に使われることが多いようです。 今回はそうした事例のいくつかをあらためて眺めておくことにします。 迷惑メール対策 ベイズ技術が使われている代表的な事例はメールのスパムフィルタでしょう。 スパムメールには特定の単語が含まれている場合が多いので、単純にそうした単語が出てくればＮＧだと決め付けても良いのですが、それでは正常なメールをはじいてしまう場合も出てきます。 ポール・
第２回「伝統的統計手法の限界」
シブヤ龍太郎のリサーチファイル(13) mジェネレーションマーケティング(4) リサーチ道場(39) 渋谷の社窓から(5) 「コンセプト開発」のシゴト(3) リサーチャーのつぶやき(54) マーケティング・対比思考(50) お知らせ(1) ベイズ統計ってなに？(6) JMAアプローチプログラム(3) ネット調査時代のリサーチャーへ(1) ＪＭＡマーケティングコラム(46) ＪＭＡ自主企画【震災後生活意識調査】(2) 手法研究(1) 新商品Watch(5) リサーチトピックス(11) 社会学のすゝめ(41) 社会とリサーチ(1) 海外リサーチ(2) ＪＭＡ自主企画【震災一年後生活意識調査】(1) JMA自主企画調査【無投票者調査】(1) JMA自主調査「シニアライフ・センサス2013」(1) テキストマイニングの小部屋(19) ワークショップ事始め(5) 西の国から(4) シニアリサーチャー
第１回 「ベイズ思考のすすめ」
はじめに かのビル・ゲイツ氏が「２１世紀のマイクロソフトの基本戦略はベイズテクノロジーだ」と述べたのは２００１年のことです。ここ１０年の間にベイズ理論は注目され、発展して、さまざまな分野で利用されるようになりました。 ただ、研究者や情報工学に携わる人たちを別にして、一般のマーケターからはまだ「ありがたそうだけど敷居の高いもの」と受け取られているのではないでしょうか。 思いっきり平たく乱暴に砕いてみたらどう言えるだろうか、というのが拙稿のテーマです。 ベイズ統計の誕生 ベイズ統計は２５０年も前にイギリスのアマチュア数学者だったベイズさんが発案し、彼の死後世の中に提出されました。 ところが、当時主流を形成しつつあった頻度論的推計学派から異端とみなされ、長く封印されてきました。いかに発想がおもしろくても厳密さに欠けるというのがその理由でした。今から思えば、ちょっとした視点の違いからくる近親憎悪と
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