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ベイズの統計学を学び始めたんだけど
- 1 ：2017/12/03 〜 最終レス ：2018/09/25
- 信用に値するのか疑問です。
人工知能とかではなく日々の動機付けに利用する予定です
- 2 ：
- まだ初心者入門編なのですがこの学問に上級者とかあるのか幹から枝が伸びるような学問なのか知りたいです
- 3 ：
- ベイズがどうしても経験則による確率からの誤差程度の確率にしかならないというところに疑問を感じています
- 4 ：
- ベイズをこのままやるべきなのか辞めるべきなのか教えてほしいです。
事前確率というのはひきこもりでなければ体感し、比率を感じれるものでそれを条件付加（）と思えて仕方ありません。
- 5 ：
- 主観を数値に出来るだけで十分価値あるだろ
- 6 ：
- 体感できたら数値にできてプログラミングに組み込めるのか？
- 7 ：
- ベイズ統計は胡散臭いってことで抹殺された歴史があるが
そのあとやっぱゆこうだってってことで応用されてんだが
ネタっすか？
- 8 ：
- えｗ日常の動機付け?
ブルーバックスよんで勝手に決めろ
このすれ削除要請しとけよ
じゃあな
- 9 ：
- >>5
レスありがとうございます！
是非ともその価値を教えてほしいのです！モチベーションが弱まるばかりで
- 10 ：
- >>8
ブルーバックスってやつ読めば解決しますか！ありがたいです！ありがとうございます！
- 11 ：
- >>6
なるほど。そのための学問ですか。
じゃあそもそも私の用途が間違いですね。
- 12 ：
- >>7
いや本当にネタとかではなくて理系ではないので入門編として利用したんですが数学はもっと根拠に基づく〜みたいなのをイメージしてたので少し文系的で不安になったんです。
- 13 ：
- 例題で第一子が男の子の場合、第二子はどちらか。とかいう問題があって、これ見たときに結構ショックで。
- 14 ：
- 仮に五分五分でも上下あっても大体この数値だと導き出された数値がビッグデータとほぼ変わらない数値でした。
しかも平均値まで出すってもう意味がわからなくて。
中級者になれば変わりますか？
- 15 ：
- 多分ビッグデータの取れないものにこそ真価を発揮するものだとは理解しているのですが、ベイズはあまりにも感情に左右されすぎていませんか？
なんかオポチュニストみたいな考え方で今後も取り組むべきか迷います
- 16 ：
- 私の感覚的にはジョブズみたいな人が使うような学問で99%は関係ないような気がするんです。
これを日常的に活用してる方がいたら教えてほしいです。
- 17 ：
- ポアソンのデメリットはスピードの速い技術革新にはついていけないことかな？と思いますがどうなんでしょうか。
- 18 ：
- ベイズはどうしても机上の空論ですよね。社長のなんたらとか言われてますがほんとそう思えてしまいます
- 19 ：
- 私は文系なのでベイズは入りやすいですがこれもしかしてもうだめですか？
なんかゼンショーとかチェーンの飲食店とか使ってそうだなーとか思ってやる気がおきません。
- 20 ：
- 確率自体が目安なのは理解しています。成功率1%でも100回ミスすることもあるのが確率でありそれが統計学であるのは分かるのですが。
- 21 ：
- 主観を数値化する事に意味があるだろと言いますがその経験則による主観が問題になるのではないでしょうか。
- 22 ：
- >>1
統計学の考え方、哲学、歴史を知るには、
「統計学を拓いた異才たち（日経ビジネス人文庫）」
「その数学が戦略を決める（文春文庫）」
「異端の統計学 ベイズ（草思社）」
- 23 ：
- うんこぶりぶり
- 24 ：
- 何が言いたいんだ？
別に事前確率はデータを元にきめてもいいし
どうしてもデータが手元にない状態で経験などをもとに主観確率をつかう
かならずではないが経験というのはそれほど大きくは外れない
（データが少ない状態での標本からもとめた母比率の信頼区間もかなりひろくなるからな）
これはしょうじきってデータがないけど数値化したいなら当然の帰結なのでどうしようもない
条件付き確率と併用することによりその主観による誤差も縮小することができる
しかも情報（条件付き確率）がふえることによってその精度はどんどん上がっていく
- 25 ：
- 統計学こそがっちがちに根拠に基づくものじゃん
- 26 ：
- 無情報事前分布あるじゃん
- 27 ：
- >>24
その条件付き確率が不自然で思えてしまうのです。
ベイズはセンスですし仮定を数値化するのに適しているのでできればこのまま進めて行きたいのですが、これはある一定以上のランクの人には信用たる数値にならないのではないか。という不安があります。
- 28 ：
- >>25
そうなんです！でもベイズはそれがなくとも数値化するものじゃないですか。
この考えは理解できるのですが、経験則に基づく設定というのがそもそも統計学とかけ離れているように感じてしまってポアソンと違ってある一定のランクの人を納得させるには至らないじゃないですか。
私は行動の動機付けとして利用したいので特にその辺はいいのですが、初級でこの程度であればいいのですが上級になっても特に変わらないような気がして不安なんです。
時間の無駄ではないのかな？と。
- 29 ：
- >>26
まだ無情報事前分布までいっていません。
でも言葉から推測するにそれって即ち想定ですよね。
ポアソンは結果論、後付け、傾向、指針、目安なのはわかります。
それに対してベイズは未来を数値化するのに特化してるのが統計学と呼べるのでしょうか。
これを統計学を学んでいると言ったら笑われたりしませんか？
ならやめたら？というのはごもっともな感想だとは思うのですが、ベイズをやってる方がいるならそれがその労力に見合ったかを聞きたいんです。
- 30 ：
- 統計学の統計＝基づく情報が一個人または一コミュニティーによるものが統計と呼べるのか、これが10コミュニティーになったところで精度が上がるとも思いません。
今後ベイズを勉強してこれらは解決するのでしょうか。
- 31 ：
- それこそネットで集めたコミュニティーの情報なんていうのは論外なのは分かってます。
でもそれを数値化するのがベイズなんですか？
それは値段の付かない物体に価格を付けるようなものですよね？
そこに学問として提示できる何か？があるのでしょうか。
- 32 ：
- 人間の感覚にある意味では近いんだから
それを数学の世界であつかえるものに落としこんでる時点でかなり有能だろ
そりゃ人間の感覚なんてどうなのって意見もあるだろうが
今だに人間ほど汎用性のある知能を実現した情報処理過程は存在しないだろ
条件付き確率のどこに不自然さがあるんだ？
意味がわからん
不自然さがあるといえばそれは主観確率だろ
なんで条件付き確率に不自然さがあるんだよ
つかさ情報が不確定な状況ってのはかならず存在するわけで
そんななかで数学的厳密な状況なんて仮想するのがナンセンスだろ
現実世界は不確定性にみちあふれてんだから
それを数値化するってことだろ
もちろんそこには欠陥もあるが調書もある
データがない状態だろ主観確率で論理を構築するかなんだろ
お前がそういう状況に陥れば当たり前ってわかるんだが
- 33 ：
- 訂正
データがない状態だったら主観確率で論理を構築するかなんだろ
お前がそういう状況に陥れば当たり前ってわかるんだが
現実世界は数学的に明確には予測たてられるもんじゃねぇよ
今だに物理現象のみに従う気象現象にかんする天気予報が１００％の予報できないのといっしょだろ
- 34 ：
- 言っとくが旧来のネイマンピアソン統計学なんて
不確定さのおおきな状況（標本が小さい）ではベイズ統計並みにうさんくいからな
- 35 ：
- >>30
統計と呼べるか？
統計とよべるかなんてそれは言葉の定義の話に過ぎないことだろ
おまえが統計と呼びたくないなら呼ばなければいいだけだろ
言葉の定義の違いによって他者との議論が空転することを防ぐ以外では
定義論ほどいみないぎもんないわ
勝手にお前が定義しとけってだけ
- 36 ：
- >>32
私が疑問に思うのが正にそこなんです。ベイズが間違っているということが証明出来ないから悩むんです。
でも昔のポーカーは言わば統計学です。
でも仮にベイズを用いたとして勝てるのかが疑問なんです。
感情的な理論に思えてしまうんです。
- 37 ：
- >>34
それもわかります。
大きなコミュニティーの中での統計ですし、絶対ではないと思います。
でも数の暴力とでも形容したら分かりやすいかもしれません。
ベイズは100人、ポアソンは1000人としたらベイズは100の傾向から推測する。ポアソンは1000の傾向から多角的に仮説を立てます。
前者は時間を掛けてその精度を高めていくことしかできませんが後者は逆に次のデータで狭めていくことができるわけですよね？
それこそわけのわからない数値である有意水準ですがそれこそが統計学というものではないのでしょうか。
- 38 ：
- 意味が分からないけど統計的にそうであるからそうである。
というのが私が思っていた統計学の根幹であって、それが10人でも統計だと言うのは言葉遊びとしか思えません。
私は文系なのでベイズの方が助かります。でもそれは所詮、迷惑メール分類機能でしかないと思うと初級も中級も上級もない気がしてしまうんです。
初級で完結してるような。
- 39 ：
- >>33
その感覚が分からないんです。
なぜ100%にする必要性があるんですかね？50%を越えていたら傘を持つ。
それだけで終わりじゃないですか？
たしかにそれで大雪が降ることもあると思います。
でもそれはニュースでみる何十年に一度の事です。
それの精度を高めるのはまたこれからの時代のものでしょうしあまり関係ないと思います。
ただ、その異常気象を遠からずも予知してるのがポアソンですよね？
ベイズだと可能性はあり得るが概ね大丈夫であろう。
ここに精度の差が出てると思うのです。
- 40 ：
- 明日が雨かどうかわからない。
データがない。
それに対してパーセンテージを出す必要はあるのでしょうか。
仮にということなのはわかりますがそれはその仮の世界での話しであって当てはまりませんよね。
だから私はベイズは特定の選ばれた人間しか有用に使えない不完全な学問というか学問ではなく宗教のような雰囲気が怖いんです。
- 41 ：
- 多分指標にはなり得るからこそ危ないんだと思います。
割と統計学なので。
でも実際は外してることが多くてご都合的に記憶を消してる人が多いのがベイズ派なのかな？とおもいます。
そもそもベイズとピアソンの違いも分かりません。
でもベイズとピアソンは別物なのはわかります。
- 42 ：
- 出来れば私はベイズでも活用できるよ！という実例がほしいです。
別にそれで1000万稼いだ！とかそういうくだらないことではなくそれにより指針が出来た！迷うことがすくなくなった！とかでしかベイズってつかえませんよね？
- 43 ：
- 確率なんてのは、そもそもその人の考えが本質的に入り込むものなんですよ
同様に確からしい、なんてなんですかそれって感じですよね
測度空間を定めてウンヌンカンヌンやったところで、なぜそれらの元が同じ確率になるのか、は結局直観によるわけです
元々確率なんて胡散臭さの塊なんですから、そんなもんなのかー、と認めれば良いかと思いますよ
- 44 ：
- 冗長なだけで国語力皆無な奴の文章っておかしくってたまらない。
- 45 ：
- >>44
ペアノ算術を含む任意の無矛盾な公理系に対し、あるモデルM,Nおよび論理式φが存在して、M|=φかつN|≠φとできることを示せ、という問題がわかりません
- 46 ：
- バグの存在確率でも定量的に評価してみなってこった。
- 47 ：
- >>46
ある無矛盾な公理系τの任意のモデルに対してある論理式φが常に真となるならば、τからφがLKにおいて証明可能となることを示せ、という問題がわかりません
- 48 ：
- RHとか素数定理とかも確率論的な解釈の方が直感的に分かりやすいよね。
ランダム行列のスペクトル問題として一般に定式化した方がわかりやすい。
- 49 ：
- このバカの言ってることは
サイコロの目が出る確率を一回サイコロふっただけでその有効性を示せっているようなんもだな
ベイズが納得行かないなら使わなければいいだけ
データの少ない状態がるとき数的な評価をしなければいけ否と成ると
ベイズ統計に近い手法を自然とやることに成る
数値化すると何が良いかというと数学的処理ができるっということ
なんどもいうがデータが少ない状態でなにか数的な処理をするとするとなると主観確率は便利なんだよ
それ以外やりようがないだろ
いいいかデータが少ない場状態で数的表現しようとなればおなじようなことをお前は自然とすることに成る
何度言えばわかるんだ？
おまえがそういう状況におちいることがないならお前にはそれはいらんというだけどろ
何回いえば分かるんだこのカスは
- 50 ：
- とりあえず>>1はwikipediaの計量経済学のページの「ベイズ分析の課題と展望」よく読め
あのページはかなり内容が偏っていてお世辞にもいい記事ではないが、あそこだけは的確だから
- 51 ：
- >>39
５０％を超えたら傘をもつって主観でしょ
何が違うの？
降水確率５１％という数字だけをみたとき貸さを保てとはいっさい読み取れない
どうやってそう判断したんだ君は？
中には４０％で傘を持つ人もいるだろうし７０％からじゃないと持たないという人もいるだろう
どうやって判断したんだ？
- 52 ：
- 良いこと教えてやるよ
ベイズは君には不要
君がベイズを使うことは一生ないと思う
ベイズなんてまがい物でまったくあてならしろものだから
バカがもてはやしているだけ
勉強しないでいい
おわりだね
- 53 ：
- >>41
ネイマンピアソン統計の典型は有意水準をもうけて
それを基準にある仮説の検定をおこなう
残念ながら有意水準の設定も主観
- 54 ：
- >>40
うん使わんければいい
だれも強制しない
何を悩んでるんだ？
意味がわからない
- 55 ：
- ベイジアン最小自乗法なら普通に使ってるが、実用的にはこれしかないからな
どういう場合に正しいかなんて事は自分で論理的判断すれば良い事だ
- 56 ：
- ベイズ統計は統計じゃないって意味がわからないね
統計って意味知ってる？
基本的にはデータ群っていみ
そのデータに数的処理を施して表記したのが記述統計
おもに確率論公理系に組み込んで数的処理をほどこしたら推測統計
データが主観を数値にしたものだろうがそれは統計
主観を数値にすることに嫌悪感を抱いてるだけのような気がするな
主観を数値にすることに嫌悪感あるのに
ベイズ統計は宗教だとか
文字で主観を語ることには一切抵抗ないのが不思議
- 57 ：
- 「主観」を別の言葉に言い換えればいいだけの話
- 58 ：
- ■モンティホール問題
これは間違い
http://fxconsulting.jp/gyanburu/husigi/hennsuu.html
２と３のドアの当たる確率が３分の２になるのはドアを二つ同時に
開けられる時のみ
しかしそれはルール違反でできない
２と３のドアの当たる確率はそれぞれ３分の１づつ存在し続けていて
変化は起きない
『挑戦者は２つのドアを同時に開けることはできない』
確率でものを考える人はこんな単純な事実に気が付かないから
３分の２なんて変な数字が出てくる
モンティホール問題を解説したどのサイト見ても
１つのドア選択後の残りの２つのドアが当たる確率を３分の２だと
信じて疑わない
しかし、この『確率３分の２』という部分が事実を表していない
まやかしだったのです！
たしかに、脳内でシミュレーションすると、
残りの２つのドアが当たる確率は３分の２あるように見えます
しかし、現実問題として挑戦者が持つドアを開ける権限は
強力なまでに３分の１で固定されています
ゆえに、確率３分の１どうしの合算である『確率３分の２』という
数値は存在しないのです
- 59 ：
- コピペが多いと信用は下がる
- 60 ：
- >>58
そこの解説で正しいよ
- 61 ：
- >>43
なるほど。確かにそうですね。
どうしても数値として表したい時に利用するという感じで捉えていいんですね。
なんかスッキリしました。
- 62 ：
- >>44
本当に不快な思いをさせてしまってすみません。
理系が出来ないから文系の典型できっと文系ですらないと思います。
- 63 ：
- >>48
そういったものはどういった順番を辿れば直感的に理解しやすいですか？
もしいい方法があれば参考にしたいです。
- 64 ：
- >>49
いやまあそれはそうなんですが。
もしそれだけだとしたらベイズはいらないと思いませんか。
なんか上級になればもっと何かあるのかなと疑問に思っただけです。
だってそれなら経験上こっちの確率が高いと説明して終わりですよね？体感七割のところをベイズをつかって62.〜%みたいに置き換える事って意味があるのでしょうか。
- 65 ：
- >>50
ありがとうございます！
こういうの助かります！他にもここ読んでおけみたいなのあったらお願いします。理解できないのがほとんどになりそうですが…
- 66 ：
- >>51
話の論点がズレてしまってるのでなんて返すのが正しいのかわかりません。あれはベイズを使ったものではありませんし、50%って理系じゃないのわかりませんが降るって認識でいいんじゃないでしょうか。
十分傘を持つ理由になりませんか？
別に51%でも49%でも30%でもいいんですが。
- 67 ：
- >>53
いやまあそうなんですが、ただ精度が違うじゃないですか。
私が言葉下手で上手く伝えられないのが悪いんですが100000回観測して1%未満なら主観であろうと結果として気にしなくていいというものではないですかね？
統計数が少なければ有意水準を上げるという認識なんですが違いますか？
- 68 ：
- >>55
そのワード調べてみます！
ありがとうございました。
- 69 ：
- >>56
不快な思いをさせてしまってすみません。
仰りたいことはよくわかるのですが、使いどころがいまいち掴めていないんです。
現実でどう活用していけば良いのでしょうか。
- 70 ：
- 皆さんすみません。理解しました。
ありがとうございました。
wikiとベイジアン最小二乗法などのヒントを与えてくれた方々、またこんなくだらない私の問いに付き合って下さった方々に感謝します。アーメン！チーン。
- 71 ：
- 解決しましたのであとはわかりやすい統計学の利用例などを上げる場として使ってくれたら本当にみなさんのこともっともっと大好きになりますのでお願いします！
- 72 ：
- >>60
>>58の内容を論理的に打ち負かしてもらえると助かります<(_ _)>
- 73 ：
- >>57
マジでこれでした！ほんとにありがとうございます。
でもサイコロ云々の人はよく意味が分からなかったんですが理解しなくても平気ですよね？
- 74 ：
- >>72
一回しか開けられないなら
- 75 ：
- >>72
二分の一でしょ？ただ当たる確率が2と3どちらをあててもセーフということなら三分の二の確率じゃないんですか？
別個のように感じてしまうんですけど。そもそも何を問いたいのですかね？
開ける確率は半々ですけどそれを事前確率で言えば66.66%の確率ってことですよね？
- 76 ：
- 多数のことに対し優先順位付けを行なわなればならない時
一定の閉じた公理系をつくりだし数値の割り振りに可能な限り厳しいルールを作って
運用者が複数でもおこなえるようにし（単独でも良い）
実験計画の手法など応用し
措定ごさ可能な限りへらし
数学の公理系のなかで機械的な演算を可能した結果により
評価をくだし
多数の事象（仮に１万の事項）について相対的に評価可能な情報軍を作り
すべての状況を把握することはできない状況にいる誰か一人の人間が評価を行い決定する時
- 77 ：
- ベイズ統計は宗教である
この命題を主観を入れずに証明できるか？
- 78 ：
- 数学は宗教である
証明終わり
- 79 ：
- >>77
ベイズは宗教じゃありませんでした。
何故なら最初にこうじゃないの？って設定して、データを集めたら改訂していくわけです。
そしてその中からあてにならないものを外してまた別のものを当てはめていく。
ポアソンはこの逆をやっているから精度が高いってことじゃないですかね？
- 80 ：
- >>78
うまい！笑
その通りですね！笑
- 81 ：
- >>78
数学は宗教であるという証明しないかぎり
なんの証明にもなってない
- 82 ：
- >>81
えー！なんかうまいからいいじゃないですか！
だって数字にできないものをむりくり数値化したりなんか置き換えたりして発展してきたのが数学なわけですから数学を崇拝するが故の行動と言えるくらいの狂気のさたの人もいるわけですし。宗教じみてるで間違いではないと思いますね。音楽しかり
- 83 ：
- >>82
宗教の定義を主観なしに
それお前の主観てきな宗教感
宗教、崇拝、狂気ついて主観をいれずつまり
万人が納得する形で形で定義してくれ
言えるくらいってのは主観すぎるのでつかわないように
- 84 ：
- >>82
宗教の定義を主観なしに
それお前の主観てきな宗教感
宗教、崇拝、狂気ついて主観をいれずつまり
万人が納得する形で形で定義してくれ
言えるくらいってのは主観すぎるのでつかわないように
- 85 ：
- >>84
はい！すみませんでした！以後気をつけます！
- 86 ：
- なぜ数学は宗教だと主観まみれの判断をすることには抵抗無いのに
主観を数値にしてそれを数学的論理にのせることがだめなのか主観をまじえずに説明しろ
単語を文法や論理にのせて文を書いて他人に情報をていじすることと何が違うか主観をまじえずに説明しろ
- 87 ：
- >>75
それこそベイズで考えればいいやんｗｗｗｗ
事前確率３分の１かりにわかりやすくするために３００とすると
条件付き確率が
選んだ扉（仮にAとすると）があたりなら司会者はBかCを選ぶから２通りの世界つまり（Bをえらんだら５０、Cをえらんだら５０）にわかれる
Bがあたりなら司会者はCしか選ばないから１とおりで１００
Cならおなじく１とおりで１００
ここで司会者がかりにBを選ぶとBという選択肢がきえる
AがあたりでCを選ぶってせかい５０と
CがあたりでBをえらぶって１００の可能性がきえるわけだから
のこり１５０
Aには５０のこってて、他の扉には１００のこっとる
- 88 ：
- >>87
ならそれは>>58にそう回答してあげてください。
私は自分で回答してますので。
- 89 ：
- ここで司会者がかりにBを選ぶとBという選択肢がきえる
以降を訂正
ここで司会者がかりにBを選ぶという可能性をふくんだ選択肢がきえる
AがあたりでをBを選ぶって５０と
CがあたりでBをえらぶって１００がきえるわけだから
Aがあたりというのは５０個の可能性のかけらしかなく
のこりがあたりというの１００個も可能性のかけらがある
ほらなベイズ便利だろｗｗｗｗｗ
- 90 ：
- >>87
けど司会者なんかどっから出て来たんです？
まあいっか。
なんにせよありがとうございました！
- 91 ：
- >>75
>>88
何を言ってるのかいみわからよｗｗ
事前確率３分の１だから
- 92 ：
- >>90
モンティホール問題のモンティホールって司会者の名前やからｗｗｗ
どっからってｗｗ
- 93 ：
- >>92
あ！すみません！いまリンク先見ました！ほんとですね！失礼しました！
- 94 ：
- >>91
全くその通り
- 95 ：
- >>89
そうですね！でも先ほども言ったようにベイズの利便性は理解したのでもう大丈夫ですよ！ありがとうございました！
- 96 ：
- >>72
固定はしてない
結果的にかわらなかっただけ
いうなれば
３００分の１００の確率が
新しい情報により
１５０分の５０となって
約分したら同じなってしまった。
- 97 ：
- >>96
固定していないと２つでも３つっでも同時にドアを開ける
事が出来ちゃいますよ？
- 98 ：
- >>97
ちょうど真下に確率３分の１ってあるから確率が
当初の確率で固定されてるのかと読み間違えた
- 99 ：
- >>58
そのゲームの確率は、直観で1/2ぢゃ
この直観を否定してはイケナイ
さらに念のためベイズの定理を使って解くと
事前確率(司会のヤギ見せ前の確率)
P(プレーヤ選択ドア=当り) = 1/3 ──☆
P(司会選択ドア=はずれ) = 2/3 ──★
事前確率(司会のヤギ見せ後の確率)
P(プレーヤ選択ドア=当り) = ☆/★ = 1/2
やっぱり、1/2ぢゃ
以上ぢゃ
- 100 ：
- >>99
イケナイ、タイプミスった。
訂正
× 事前確率(司会のヤギ見せ後の確率)
○ 事後確率(司会のヤギ見せ後の確率)
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