なぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
お久しぶりです。林岳彦です。もうすぐ『愛なき世界』の日、いわゆる（マイブラッディ）バレンタインデーですね。何かと雑音が多いこの世界ですが、いつでも自分の足元を見つめて行きましょう。 さて。 今回は、以下の： そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ 統計学的検定に対するある拒絶反応: ニュースの社会科学的な裏側 A/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TT のあたりの皆様の良記事に触発されて「仮説検定」について何か書いてみようと思いました。で、書こうと思えば色々な側面から書ける気もするのですが、今回はちょっと斜めからのアプローチとして、「リスク分析の人の頭のなかで仮説検定はこんな感じに見えている」というところを書いていきたいと思います。 ここで、ひ
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
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