「サイコロの目で1が出る確率は1/6」は正しくない。そういう風に数学的に抽象化あるいはモデル化しているだけ。実際、精緻な物理シミュレーションが可能であればもっと正確に出目を予測できる可能性がある。すべてのモデルは間違っており、「正しい確率」というのはそもそも意味を成さない。
須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "「サイコロの目で1が出る確率は1/6」は正しくない。そういう風に数学的に抽象化あるいはモデル化しているだけ。実際、精緻な物理シミュレーションが可能であればもっと正確に出目を予測できる可能性がある。すべてのモデルは間違っており、「正しい確率」というのはそもそも意味を成さない。"
「サイコロの目で1が出る確率は1/6」は正しくない。そういう風に数学的に抽象化あるいはモデル化しているだけ。実際、精緻な物理シミュレーションが可能であればもっと正確に出目を予測できる可能性がある。すべてのモデルは間違っており、「正しい確率」というのはそもそも意味を成さない。
従来の推定法とベイズ推定法の違い | Sunny side up!
ベイズ推定って、最近はやってきてますね。僕も流行りにおいて行かれないように勉強しています。 理論的な話や数学的な話はいろいろWebや本をあされば出てきますが、実用面とか解釈面について言及しているものは少ないですね。 今回は清水の個人的な意見として、ベイズがどういう風に使えそうか書いてみます。数学的な話はなしで。よくわからないので。 興味ある人は続きをどうぞ。 2016/2/1追記：ベイズ統計について，入門的な資料を作りました。心理学者のためのベイズ統計入門もあわせてどうぞ。 ベイズ推定法の前に、従来法の代表として最尤推定法について触れておきます。 その方法とベイズがどう違うのかについて、そのあと述べます。 最尤推定法 最尤法ともいわれますが、基本的な発想は、モデルとデータの関係を次のように考えます。 真のモデルというのがあって、我々はそのモデルから発生したデータを手に入れている。真値は一つ
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