タグ

ブックマーク / takehiko-i-hayashi.hatenablog.com (4)

  • 統数研での講演『バックドア基準入門』をアプします - Take a Risk:林岳彦の研究メモ

    おひさしぶりです。林岳彦です。夜、自宅で少しだけお酒を飲みたいときがありますよね。少しだけリラックスしたいけど酔っ払いたくはないみたいなときです。そんなとき、アサヒスーパードライの小さな135ml缶はたいへんありがたい存在です。しかし、この135ml缶の欠点は、お酒が少ししか飲めないことです。アズスーンアズ飲むや否やですぐ終わってしまうのです。実はもう飲む前に既に終わっているのではないかと思うほどです。ケンシロウに秘孔でも突かれたのかと、夜中に台所でぼくはきみ(135ml缶)に話しかけたくなります。「スーパードライの135ml缶」とはそんな存在です。 最近、その欠点を克服する方法を発見したのでお知らせします。スーパードライ135mlとポッカのキレートレモン155mlを1:1くらいで混ぜながらちびちび飲みます。これだとすぐ終わらずに飲めます。ビール感も消えてしまわず、爽やかなレモン感もあり、

    統数研での講演『バックドア基準入門』をアプします - Take a Risk:林岳彦の研究メモ
    kura-2
    kura-2 2017/03/13
  • 確率概念について説明する(第3-1回):可能な世界の全体を1とする — コルモゴロフによる確率の定理(前編) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ

    こんにちは。林岳彦です。先日、小学生の息子とセブンイレブンに行きました。そこでふと、「あの外壁、あれ物のレンガじゃなくてただの印刷だから」と息子に教えたところ、それが彼にとっては思いもよらぬことだったようで、実はすべすべとしている外壁に触っては「すっかり騙されてた!(ガーン)」と衝撃を受けていました。小さな子どもをお持ちのみなさま、この世の隠蔽された真実(=セブンイレブンの外壁は印刷)を彼ら/彼女らに教えてみると面白い反応が期待できるかもですよ! さて。 今回は、前回の記事の続きとして、確率という概念の「規格」について説明していきたいと思います。 (今回はとても長い上に内容がハードかもしれません。いつもながらすみません。。) 前回の軽いまとめ 前回の記事では: 少なくとも、「確率」とは「可能性を数値で表したもの」である というボンヤリとした出発点から: 「可能である」ということは、「この

    確率概念について説明する(第3-1回):可能な世界の全体を1とする — コルモゴロフによる確率の定理(前編) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ
    kura-2
    kura-2 2014/04/11
  • "相関"の話&そのついでに"21世紀の相関(MIC)"の話(ややマニア向け) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ

    どもです。林岳彦です。息子の3DSにバーチャルコンソールの「ソロモンの鍵」を密かに入れました(まだ3面)。 さて。 前回の記事: 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 につきましては沢山ブクマ等をいただき大変ありがとうございました*1。大変感謝しております。 さて。上記記事について、ublftboさんから「相関関係の定義が書かれていないのでは」(相関と因果 - Interdisciplinary)とのご指摘をいただいたきました。 ご指摘は確かにごもっともですので、今回は「相関」概念についてと、そのついでに近年に開発された"21世紀の相関(MIC)"の話について私なりに書いてみたいと思います。 (以下、ややマニア向けの話になるかもしれません。あと前回ほどではないですが、それなりに長いです。)

    "相関"の話&そのついでに"21世紀の相関(MIC)"の話(ややマニア向け) - Take a Risk:林岳彦の研究メモ
    kura-2
    kura-2 2013/04/26
  • 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

    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
    kura-2
    kura-2 2013/04/19
  • 1