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ブックマーク / www.qmss.jp (5)

  • ベイズ統計学

    ベイズ統計学 Bayesian Statistics いまやすべての統計学者は多少なりともベイジアンである スッキリした論理と一貫した方法により現象を的確にとらえる インターネット上のフィルタリングでも基コンセプト 「ロンドンの眼」London Eye あるいは「輪」The Wheel テームズ河畔にある ロンドン新名所 建設は今世紀に入ってから 『入門ベイズ統計』東京図書 経済学者・数学エッセイスト,小島寛之氏の書評 20080724:『入門ベイズ統計』の読みどころ 20080727:統計学の面白さはどこにあるか キーワード: 確率、推量、診断、データ分析、心理、戦略、意思決定、情報検索、コンピュータ、インターネット、経済・経営、医学、工学、国際関係 著者近影 => ポータル・サイト、著者紹介ページ、諸活動 『入門 ベイズ統計』東京図書 好評、秋に第2刷 New ! 『精説 ベイズ統計

    mind
    mind 2006/07/26
    ものごとの「原因の確率」を考える(たとえ理屈としては一通りでも)。例:私は病気であるかないかどちらかであるが、症状を考えると、私が病気である確率は0.7(70%)である。この言い方を認められますか?
  • 『偶然を飼いならす:統計学と第二次科学革命』

    イアン・ハッキング著  石原英樹・重田園江訳 『偶然を飼いならす:統計学と第二次科学革命』 木鐸社 1999年刊 The Taming of Chance by Ian Hacking Cambridge University Press 1990 目次 以下は、ハッキング自身による内容紹介である。 第1章 書の概要 決定論は19世紀中に衰退し、偶然chanceという自律的な法則のために空間が開かれた。また、人間性human natureという概念はばらつきdispersionの法則に従う正常人normal peopleというモデルに取って代わられた。これら二つの変化は平行して起こり、相互に影響を与えあっていた。偶然は世界から気まぐれを減らし、言わば混沌から秩序を生み出したために、その正当性を認められたのである。世界と人々について我々が行う概念化において、非決定論の要素が強くなるにつれ

    mind
    mind 2006/04/18
    決定論を浸食し…。統計法則は独立した法則と見なされるようになり、その影響は自然現象にまで拡張された。こうして、新たな種類の「客観的知識」が存在…。…情報を獲得するための新しい技術 ――統計結果から帰納
  • 戦略論ゼミナール | 松原望

    総合案内サイトへどうぞ(関連サイト多数!) 制作者松原望は上智大学を定年退職し、聖学院大学大学院政治政策学研究科教授に就任いたしました。今後も一般の方のいっそうの有効利用をめざして充実を図っていくつもりですので、従来にもまして皆様のご活用を歓迎致します。今後もよろしく。[2008/4] 制作者松原望は、東京大学を定年退官し、上智大学教授となりましたが、サイトはすでに事実上全国的利用となっていました。今後、上智大学の授業を念頭において作成を続けますが、一般の方の利用は従来通り歓迎致します。今後もよろしく。[2004/4] 東京大学教養学部担当者 松原 望(Nozomu Matsubara, Ph.D.) 聖学院大学大学院政治政策学研究所教授・現職 上智大学大学院国際関係専攻教授 東京大学大学院新領域創成科学研究科教授・ 総合文化研究科及経済学研究科教授(兼)、 放送大学客員教授 専攻:相関

  • リベラル・パラドックス

    「パレート原理」は社会科学的に見てかなり合理的な集団的意思決定の基準で、ことに経済学者からは社会状態のよさの評価(社会厚生関数という)の要素として結構便利だとよく使われている。この原理の野放図な適用に対する批判も従来から多い。有名なセンの「リベラル・パラドックス」がそれである。『チャタレー夫人の恋人』 Lady Chatterlay's Lover (作者はイギリスの現代作家ローレンス D. H. Lawrence)という、当時では「わいせつ文書」とされた文学作品をめぐり、マジメ人間と好色家が論争するゲームを考える。まず、当然、2 人の間でパレート原理を仮定する。次に、「自由」の原理 各人にとって、読む、読まないはその当の人の判断を優先する を認める。皆さんこれはいいでしょう。そういうわけで、ある自然な価値の優先順位(選好順序)が定まる。ところがよくよくみると、オドロイタことに、各人にと

  • ベイズの定理 - 確率論の入門基礎

    原因の逆確率 社会科学への応用広い 現代統計学もベイズ統計学主流へ 原因の確率を求められますか ベイズの定理の演習 数学で確信形成を分析(社会科学への応用)  <制作中> 3囚人問題  <制作中> ベイズ統計学の基礎 ベイズ・ナッシュ均衡(ゲーム理論)  <制作中> 以下続 <制作中> 「確率論の入門基礎」トップへ

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