どもっす。先日のdo演算子についてのエントリーに関しては多数の方々にブクマやスターをいただき大変ありがとうございました。書いてよかったです。。。 さて。 その先日のエントリーに関連して、id:aggren0xさんに面白いエントリーをいただきました。 遺伝統計学における「因果律」の特殊性 このエントリー内でaggren0xさんは、遺伝統計学における「因果問題」は特殊なのではないかと語っておられます。内容を引用しますと： ところで、疫学ではなく遺伝統計学のほうの話で、これは教科書に書いていることではなく（あるかもしれないが記述は見たことがない）、遺伝学者での雑談として「そうだよねえ」と言っていたことなのですが、 「統計学者を悩ます因果律の問題は、遺伝統計学における遺伝的関連・連鎖においては問題にならない。これは遺伝学の特殊な性質である。」 というもの。なぜなら、DNA（遺伝因子が刻まれているも

皆さまこんばんは。今回から数回のあいだは、久しぶりに統計的因果推論ネタについて書いていきたいと思います。 今回の具体的なテーマは「Judea Pearlのdo演算子」になります。マニアックです。 このテーマについては自分でも完全に理解しているわけでは全くないので、「解説」というよりも「半可通が書いた公開勉強メモ」というかんじになりますが、その旨ご了承いただければ幸いです。 （＊例によって今回もまためちゃくちゃ長いエントリーとなりますが、何卒よろしくお願いいたします。また、間違いなどがありましたらその旨ご指摘いただければ大変幸甚でございます＞本物の識者の方々） まえおき：Judea Pearlって誰すか？ はい。ではそもそもその「Judea Pearlって誰すか？」というところから書いていきたいと思います。 結論から言うと私もよく知りません。ですが、周辺的手がかりからヒューリスティックに判断

良い機会なので重回帰分析についてのメモをちょっと残しておきます。 今日のネタ本はこちら： Excelで学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング 作者: 小島隆矢出版社/メーカー: オーム社発売日: 2003/12メディア: 単行本購入: 13人 クリック: 152回この商品を含むブログ (9件) を見る私はとってもこの本が大好きです！「エクセル」と銘打たれているので敬遠しがちかもしれませんが、かゆいところに手が届いてくる良い説明の多い本だと思います。みんな買うとよいと思うなあ。 「マルチコ」と「マルチコモドキ」 この本でたいへん勉強になったのは、いわゆる多重共線性（以下マルチコと略）の問題といわれているものの中には実は次の二つが含まれるという話です。 本来のマルチコ：ある１つのモデルにおける偏回帰係数の標準誤差の増大 マルチコモドキ：モデルによって偏回帰係数の値が変わるという問題 この「

twitter上のTLを見ていたら、不確実性を伴う情報を伝えるときに、それを「安全側」にバイアスをかけて伝えたり（安全側に「盛る」）、「危険側」にバイアスをかけて伝えたりする（危険側に「盛る」）ことの是非が議論されていました。 一応わたしも、不確実性が含まれる情報を日常的に扱うリスク評価というものを生業にしている研究者ですので、自分の頭の中の整理もかねてそのあたりについて書いてみようと思います。 情報提供の段階で「盛る」のはダメ（それはパターナリズムです） 結論から言うと、私は、安全側だろうが危険側だろうが情報提供の段階で「盛る」のはダメだと考えています。なぜなら、それは意思決定する側の人の自由（主体的）な選択を阻害する可能性があるからです。 （このあたりの議論の前提についてはぜひ過去記事もご参照ください） 仮想的な例として、岡村（仮名）さんが高血圧の懸念により医者に行って血圧を測ってもら

まだ論文がぜんぜん書けてない*1のでぜんぜんアレなのですが（参照）、自分の頭の中のモヤモヤを整理するために「リスク評価と意思決定」についてちょっと書いてみたいと思います。 今回は学問的に確立した話というよりも、実務寄りのリスク研究者としての経験的な感覚に寄り添いながら書いてみたいと思います。（リスク研究者の代表として書くわけではなく、あくまで個人的見解として書いていきます） リスク評価は意思決定を支える柱の一つにすぎない まず整理したいのは「リスク評価は意思決定を支える柱の一つにすぎない」ということです*2。 私の頭の中のイメージをざっくり書くとこんな図になります： つまり、リスクに関する「意思決定」は、一般論的にざっくり言うと「リスク評価」「費用対効果」「倫理（スジ）」の三本の柱によって支えられてるということです。 ここで「リスク評価」というのはたとえば「要因Xにより死亡リスクがY%上昇

今回の大地震を巡って、ときおり頻度と確率が混同されているように思われるので、整理のためのメモをしておきたいと思います。 「1000年に1度」＝「今年1年間に大地震が起きる確率が1/1000」? 今回の大地震は869年に起きた貞観地震以来の規模ということで、「1000年に1度の」と形容されることがあります。では、このような「1000年の1度の」大地震を、確率論的リスク分析のモデルに取り入れたい場合にはどのように記述すればよいでしょうか？ 「今年1年間に大地震が起きる確率が1/1000」というモデリングでもよいでしょうか？ 実は、それではダメです。 「頻度イコール確率」と短絡してはいけない 「頻度イコール確率」という解釈が成り立つためには、少なくとも以下の二つの条件が満たされている必要があります。 (1)充分に長い系列の中で頻度が観測されている (2)事象が独立に起こる (1)の方は、厳密なこ