ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
なぜリスク論はリスク対策に対し過度に否定的な結論を導くか 市村正也
リスク論批判：なぜリスク論はリスク対策に対し過度に否定的な結論を導くか Too risky risk analysis 市村正也 1 はじめに 人間の生命、健康、安全にとってなんらかのリスクが存在するとき、直ちにそのリスクを低減する対策を実施するのではなく、リスク対策が持つマイナス面を考慮して実施するかどうかを判断すべきとする考え方がある。対策のマイナス面とは、具体的には、対策にかかるコストおよび対策によって引き起こされる新たなリスクである。リスク対策は、そのようなマイナス面と、プラス面つまり対象になるリスクの減少とをはかりにかけ、プラス面が大きいと考えられるときにのみ実施されるべきである。この文章では、そのような考え方をリスク論とよぶ。また一般にもそのような考え方がリスク論と総称されていると考えられる。 リスク論の一般的な合理性は疑い得ない。あるリスクへの対策が別のより大きなリスクを
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