正式版告知：研究集会『エビデンスは棍棒ではない --- われわれは価値／規範と公共政策についていかに語りうるのか』3/11＠国立環境研 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。今回は研究集会の告知（正式版）です。年度末シーズンでの開催となりますが、研究費が余ったから帳尻合わせでやるような類の研究集会とは全く異なるものですので、ご参加のご検討のほど何卒よろしくお願いいたします！ ーーーーー 国立環境研H30所内公募研究『環境分野におけるEBPM』およびFoRAM（リスク評価勉強会*1）の共催として、「エビデンス・リスク分析と公共政策の関係について、価値／規範の側面から議論する」ことを目的としたオープンな研究集会を3/11（月）に以下の要領で開催いたします。ご興味のある方々のご参加を広く歓迎いたします。（参加費・事前登録等の必要はありません。所内外や専門分野を問わずどなたでもご参加を歓迎いたします） 研究集会『エビデンスは棍棒ではない --- われわれは価値・規範と公共政策についていかに語りうるのか』 3/11（月）14:00-16:45 於
確率概念について説明する（第3-1回）：可能な世界の全体を1とする — コルモゴロフによる確率の定理（前編） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。先日、小学生の息子とセブンイレブンに行きました。そこでふと、「あの外壁、あれ本物のレンガじゃなくてただの印刷だから」と息子に教えたところ、それが彼にとっては思いもよらぬことだったようで、実はすべすべとしている外壁に触っては「すっかり騙されてた！（ガーン）」と衝撃を受けていました。小さな子どもをお持ちのみなさま、この世の隠蔽された真実（＝セブンイレブンの外壁は印刷）を彼ら／彼女らに教えてみると面白い反応が期待できるかもですよ！ さて。 今回は、前回の記事の続きとして、確率という概念の「規格」について説明していきたいと思います。 （今回はとても長い上に内容がハードかもしれません。いつもながらすみません。。） 前回の軽いまとめ 前回の記事では： 少なくとも、「確率」とは「可能性を数値で表したもの」である というボンヤリとした出発点から： 「可能である」ということは、「この
確率概念について説明する（第1回）：説明全体の構成 --- 確率概念の「規格」と「意味」 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもです。林岳彦です。白泉社文庫の大島弓子作品から一冊選ぶなら『つるばらつるばら』だと思います*1。 さて。 今回からは長期のシリーズとして、「確率概念とは何か」についてガッツリと説明していきたいと思います。今回は、その第一回目として、「本シリーズにおける説明の全体構成（予定）」について書いていきます。 本シリーズでは確率概念の「規格」と「意味」について書いていきます ざっくり言いますと、本シリーズの目的は「確率って何すか？」という問いに答えることです。 で、「確率って何すか？」という問いには以下の： 確率概念とはどのような「規格」をもった概念なのか？ 確率の値（たとえば”0.5"）は実際問題としてどういう内実的な「意味」を示しているのか？ という方向性のちがう2つの問いが含まれていたりします。 前者の(1)については、たとえば、「確率は黄色である」「確率は150km/hである」という言い
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
（後編）今回は因果関係があるのに相関関係が見られない4つのケースについてまとめてみた：中間変量の影響 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。先日、某所で統計解析の講師役をしました。その際に解析環境の準備の手間を省こうと思って、Amazon EC2上にRStudioのサーバー版を立てて、聴講者にそこに繋いでもらって実習をしようとしたのですが、いざ皆が繋いだらサーバーがクラッシュしまくって実習が全く進みませんでした*1 。。。すみませんでした(泣)*2。。 さて。 良かれと思ったもので逆に墓穴を掘る、というのは人生ではよくあることですよね！ 前回の「合流点の追加によるバイアス」はそんな例の一つでしたが、今回の「後編」ではそのようなもう一つの例として、「中間変量の追加によるマスク」のケースについて見ていきます。 因果関係があるのに相関が見られないケース（４）：中間変量によってマスクされている はい。では、中間変量によって因果効果がマスクされてしまうケースを見ていきます。 ここで「中間変量」というのは、「A→Z」
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
半可通なりに果敢にも統計マンダラを描いてみた（20110218改訂） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は果敢にも半可通なりの統計マンダラを描いてみました。私は紛れもない半可通なので間違っているところが多々あると思いますが、ぜひ専門家の皆様に適宜御ツッコミいただければ幸いです（ぜひコメント欄もご利用／ご照会ください）。 【20110218追記：マンダラ図を差し替えました（画像をクリック後「オリジナルサイズを表示」で大きな画像が見れます）】 意図としては、「殆んどの統計モデルは有向*1グラフの形で描けて、そのグラフ構造を数式として実装するときに幾つかの流儀がある」という視点からまとめてみました*2。この試みが成功しているかどうかは良く分かりません。 以下に補足として、それぞれの解析法をモデル式およびグラフで描くとどうなるかも簡単に示していきます。（ここも色々と間違いがあるかもしれませんのでご注意ください！） 仮想の例：「モテる」要因を分析する 説明のための仮想例として「モテる」要因を分析す
重回帰分析における多重共線性への対処ストラテジーのメモ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
良い機会なので重回帰分析についてのメモをちょっと残しておきます。 今日のネタ本はこちら： Excelで学ぶ共分散構造分析とグラフィカルモデリング 作者: 小島隆矢出版社/メーカー: オーム社発売日: 2003/12メディア: 単行本購入: 13人 クリック: 152回この商品を含むブログ (9件) を見る私はとってもこの本が大好きです！「エクセル」と銘打たれているので敬遠しがちかもしれませんが、かゆいところに手が届いてくる良い説明の多い本だと思います。みんな買うとよいと思うなあ。 「マルチコ」と「マルチコモドキ」 この本でたいへん勉強になったのは、いわゆる多重共線性（以下マルチコと略）の問題といわれているものの中には実は次の二つが含まれるという話です。 本来のマルチコ：ある１つのモデルにおける偏回帰係数の標準誤差の増大 マルチコモドキ：モデルによって偏回帰係数の値が変わるという問題 この「
進化学者のためのMCMCのアナロジカルなアヤシイ解説／その３ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は本解説シリーズ（第１回・第２回）の最終回として、「無性生物の進化シミュレーションとしてのMCMC（マルコフ連鎖モンテカルロ法）」について解説していきます。今回は長いっす。 無性生物集団の進化は「マルコフ連鎖」＆「モンテカルロ」 まずは「マルコフ連鎖」「モンテカルロ」という語句の説明から入りたいと思います。 まずはマルコフ連鎖ですが、Wikipediaから引用すると： マルコフ連鎖は、未来の挙動が現在の値だけで決定され、過去の挙動と無関係である と書いてあります。つまり、ざっくり言うと「時間t+1における状態が時間tの状態のみに依存する」ということになります。一方、「モンテカルロ」はざっくり言うと何らかの形で「確率的に生成される乱数*1を使う」ことを表します*2。 これらの用語を「無性生物の進化」のアナロジーで説明すると以下の図ように表せるかと思います： それぞれの丸は無性生物の個体を
進化学者のためのMCMCのアナロジカルなアヤシイ解説／その２ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
前回の記事では、「事後分布を求めること」と「一世代後の遺伝子頻度分布を求めること」がパラレルに解釈できることについて書きました。 今回は、そもそもなぜMCMCが必要なのかについて、解説していきます。 「尤度関数を描く」＝「適応度地形を描く」 アナロジカルな説明のための単純化として、事前分布が一様である場合について考えていきたいと思います。この場合、事後分布は尤度関数に比例する形になります*1。 p(a|E) = L(E|a)p(a) / Σ L(E|a)p(a) p(a|E) ∝ L(E|a) 同様に世代tでの対立遺伝子頻度が同一座位上の全ての対立遺伝子に対して一様である場合*2には、世代t+1での遺伝子頻度分布は適応度関数に比例する形になります。 p(a|E) = L(E|a)p(a) / Σ L(E|a)p(a) p(a|E) ∝ L(E|a) 進化学者にはお馴染みかもしれませんが、こ
進化学者のためのMCMCのアナロジカルなアヤシイ解説／その１ - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
今回は進化学者のためのマルコフ連鎖モンテカルロ方（MCMC）のアナロジカルな解説を書いてみたいと思います。いつもながら内容はアヤシイですが「Ｂ級グルメ的な解説」として捉えていただくとよい案配かと思います。 今回の一連の記事のポイントを先に書くと： 尤度と適応度を敢えて混同する 無性生物の進化シミュレーションとしてMCMCを解釈する というところになります。 大胆に混同して考える：ベイズの定理と遺伝子頻度変化のアナロジー さて、まずはベイズの定理から見ていきましょう。ベイズの定理は以下の形で書くことができます*1。 p(a|E) = L(E|a)p(a) / Σ L(E|a)p(a) ここでEはEvidence (=data)、aはパラメータを指します。 p(a)とp(E|a) はそれぞれパラメータの事前・事後分布、L(E|a)は与えられたEvidenceのもとでのパラメータの尤度となります
統計的因果推論（傾向スコア）の勉強会資料をアプしてみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
みなさまお久しぶりです。私はけっきょくminor revisionに三ヶ月もかかってしまい他の仕事にしわ寄せキまくってます。 今回は某勉強会で傾向スコアを扱ったのでその勉強会資料をアップしてみます（環境によってはサムネ画像がでないかも）。 傾向スコア：その概念とRによる実装 View more presentations from takehikoihayashi ＊上のファイルはプレゼン用（差分）なので印刷用PDF資料としてはこちらのファイル（ PSAseminar_file20120426.pdf )をどうぞ。 ＊追記：上記のプレゼン内で使っているRのscriptのfileもどうぞ（ PropScore_Rscript.R ） 傾向スコアってなにそれおいしいの？ 傾向スコアとは何かというと、実験ができない場合（調査観察データなど）における交絡の調整方法です。（一応言っておきますが交絡を
発表資料アプ『相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心』 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
オッス！オラ悟空！（嘘） さいきんナンプラーに杏ジャムを組み合わせることで、パッタイ的風味*1が出せることに気が付きました。みんなも是非やってみてくださいね。 あと、さいきん研究所内のカジュアル系セミナーで「相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心」というタイトル*2で発表をいたしましたのでそのプレゼン資料を晒してみます。 相関と因果について考える：統計的因果推論、その(不)可能性の中心 View more presentations from takehikoihayashi 要旨はこちら： 相関関係と因果関係は同じではない。しかし研究や行政の現場においては、しばしばその両者が明確に区別されぬまま議論が行われている。全く由々しき問題である。 本発表では、近年発展してきた「統計的因果推論」という本質的かつマニアックな分野の知見をもとに、「相関と因果」の関係についてで
なぜ共同事実確認に興味があるのか：リスク心理学の観点から - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
マサヤさんおめでとう！*1 さて。 今回は、今週の木曜日（12月8日）の松浦正浩さんのセミナー「マルチステークホルダー状況下における合意形成と科学的情報の接続」の宣伝も兼ねて、なぜリスク研究者である私が「共同事実確認」に興味があるのかについて整理してみたいと思います。 そもそもこの「共同事実確認」とは何かというと、「共同事実確認方式による原子力発電所の地震リスク」のシンポのこちらのHPから説明文を引用すると： 多様な、時には結論が対立する科学的情報を吟味し、背後にある前提条件、モデル、感度分析等を含めて公開した上で、関係者がある程度納得できる科学的情報と、現在の科学の限界を整理することで、社会的意思決定をできるだけ科学的情報に基づくものとする取組みが共同事実確認である。 というもの（らしい）です。共同事実確認の方法論的な特徴としては、ほぼ全てのステークホルダー（利害関係者）が納得できる科学
フィッシャーの「統計的方法と科学的推論」の訳者解説が素晴らしすぎる（その１） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
本編の方はフィデューシャル推測の項まで書いたのでもう良いかなあ、と思って終わりにして、今回から同書の「素晴らしすぎる訳者解説」のメモを書いていきます。 訳者の方は「渋谷政昭・竹内啓」さんなのですが、巻末の訳者解説が本当に素晴らしく完成度が高いのです。「池上彰か！」とツッコミたくなるくらいその解説は分かりやすく明確です。 こんな素晴らしい解説文が絶版により埋もれてしまうのは大きな文化的損失ですので、本来ならば全文引用したいところですが、色々な事情もありますので、フィデューシャル推測に関する部分だけを引用していきます。とはいっても長いので何回かに分けて見ていきます（かなり長丁場のシリーズになるかもしれません）。 同書201pの第3節の部分から引用していきます： 統計的推測の問題をはっきりさせるために、一つの例をあげて説明しよう。 今あるものの長さを測って、75.8cm、75.9cm、75.2c
因果グラフからみる交絡問題：「遺伝統計学における因果問題の特殊性」について考えてみた - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。先日のdo演算子についてのエントリーに関しては多数の方々にブクマやスターをいただき大変ありがとうございました。書いてよかったです。。。 さて。 その先日のエントリーに関連して、id:aggren0xさんに面白いエントリーをいただきました。 遺伝統計学における「因果律」の特殊性 このエントリー内でaggren0xさんは、遺伝統計学における「因果問題」は特殊なのではないかと語っておられます。内容を引用しますと： ところで、疫学ではなく遺伝統計学のほうの話で、これは教科書に書いていることではなく（あるかもしれないが記述は見たことがない）、遺伝学者での雑談として「そうだよねえ」と言っていたことなのですが、 「統計学者を悩ます因果律の問題は、遺伝統計学における遺伝的関連・連鎖においては問題にならない。これは遺伝学の特殊な性質である。」 というもの。なぜなら、DNA（遺伝因子が刻まれているも
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
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