確率概念について説明する（第2回）：そもそも「可能である」とはどういうことか？ — 可能世界論 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。さいきん軽い気持ちで某国際誌の総説論文の査読を引き受けたのですが、「どんな論文だろ？」と思いつつ査読対象の原稿をいざダウンロードしてみたら本文100頁アンド全体300頁もある超長尺の総説であることに気づき、「殺す気か！」「査読テロやで！」と思いました。 いやでもまじで300頁もレビューするの？ この悲しみをどうすりゃいいの？ 誰がぼくを救ってくれるの？ この世はまさに大迷惑？？？ というかんじです。もう街のはずれでシュビドゥバーです。 いやもうホントに「レビュワー感謝の日」みたいの作ったほうが良いよね。 というわけで。 今回から、確率概念について説明していきたいと思います。 （今回も非常に長い記事になってしまいました。すみません。。。） 確率という概念の「規格」について、様相論理を経由して説明します 前回の今シリーズの概要説明の記事で書いたように、まずは、確率という概
今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースをまとめてみた（前編：検定力が低い） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもお久しぶりです。林岳彦です。ローソンなどで売ってるいなばのタイカレーはそうめんのつけ汁として使ってもマジうまいのでオススメです。 さて。 今回は前々回の記事： 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 の続編として、逆のケースとなる「因果関係があるのに相関関係が見られない」ケースについて見ていきたいと思います。あんまり長いと読むのも書くのも大変なので、今回はまずは前編として「検定力の問題」に絞って書いていきます。 （＊今回は上記の前々回の記事での記述を下敷きに書いていきますので、分からないところがあったら適宜前々回の記事をご参照ください） まずは（今回の記事における）用語の定義：「相関」と「因果」 今回も少しややこしい話になると思うので、まずは用語の定義をしておきたいと思います。（＊細かいと
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
確率と因果を革命的に架橋する：Judea Pearlのdo演算子 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
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
無から有（意差）を生む：多重比較でウソをつく方法 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
前回の記事では多重検定がキーワードとなりましたが、良い機会なので、今回は例を交えながら多重検定がもつ問題のインパクトについて説明したいと思います。 （＊「多重検定って何？」という方はこちら） 結論を先に書くと、多重性を調整しない多重比較がなぜ忌むべきものかというと、それはそのような多重比較を悪用すると「いとも簡単に無から有（意差）を生むことができる」からです。 では、そのことを「マウスへ化学物質を投与して影響を調べる」という仮想実験を例に見てみましょう。 仮想実験：マウスへ5種類の化学物質を投与する 仮想例として、5つの化学物質（物質A, B, C, D, E）をマウスに投与してその影響を調べる実験を考えてみます。 影響のエンドポイントとしては5つの器官（肝臓・腎臓・脳・肺・皮膚）の各細胞における量的なバイオマーカーの変化を用います。 それぞれの「エンドポイント・化学物質」ごとのサンプルサ
「1000年に1度」の意味：頻度と確率を混同しちゃダメ！ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
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
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