【因果推論】”Statistical Rethinking” (R/Stan) - The Big Computing
Statistical Rethinkingの日本語版が無いので日本語情報を書いてみました。Statistical Rethinkingは「統計を考え直そう」という意味です。Rとstan(rstan)で実用的なベイズ推定手法だけではなく、統計学に対する深い洞察が語られているのが特徴です。 ※画像はいらすとや様の「ぬりかべ」で純粋な向上心をあらわしています。 それでは統計学の何を考え直すのでしょうか。 1.「帰無仮説を棄却することはポパーの言う『反証可能性』を満たさないがそれはなぜか？」 2.「2つの正反対の仮説が同一の統計モデルに帰着してしまうことがあるがそれはなぜか？」 3.「全てのモデルは厳密にはFalseだが、モデルを反証する(Falsify)という行為は何を意味しているのか。最初からFalseであるとわかっているのに。」 4.「なんと単回帰でさえ失敗する場合が応用上よくある。どんな
スパイラル・ラーニング - The Big Computing
はじめに 日本人的な感覚なのかわかりませんが、技術には四季があるなぁと思うわけです。 この四季が、なぜ専門家には寿命があるのか(「プログラマー35歳定年説」など)を説明してくれます。 私自身はプログラマー35歳定年説を最初聞いた時から好きではありませんでした。それは人を使い捨てにする考え方だ、と身構えさせるものがありました。確かにどのようなプログラマーにも冬は来るのかもしれません。しかし誰に、二度と春が来ないなどと宣言する権利があるのでしょうか？ この記事では、 なぜ技術者は同じことをやっていてはダメなの？なぜ技術者は一生勉強しなければならないし、勉強しているだけでもダメなの？本当に優秀な技術者って何？ といったことに光を当てていきます。 技術の螺旋 技術の螺旋とは 退屈→勉強→実戦→蓄積→退屈 のループであり、植物に例えれば、 種→根→花→実→種 という感じです。これを実体験で説明してみ
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