ソフトな推論Markov Logic Networkの紹介 - Preferred Networks Research & Development
予約したもののインフォバーを手に入れられない海野です． 人間の高度な知的処理の一つが、推論処理です．今日はその推論を、述語論理と機械学習の組み合わせで模倣したMarkov Logic Networkという手法と、そのOSS実装であるAlchemyの紹介です． 鳥とはなんですか？という質問に対してどう答えるでしょうか．大雑把には、以下のように考えるでしょう． 鳥とは、空を飛ぶ動物です． この回答に対して、「ペンギンは飛ばないよ」と反論する人がいるかも知れません． 鳥とは、くちばしを持った動物です． すると、「カモノハシは鳥じゃないよ」と言われるでしょう．人間は初めて見た生き物が鳥かそうじゃないか判断するとき、どうしているのでしょうか．思うに、少数の規則（飛ぶかどうか．くちばしをもつか）から総合的に判断しているように思われます．人間の推論というのは概ね以下のような特徴を持っているのではないかと
志村けんのパラドックス - アスペ日記
みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。— 森岡正博 (@Sukuitohananika) 2020年3月25日 このツイートと、 森岡正博 on Twitter: "みんな冷静に計算してほしいけど、東京都の新コロナ感染者数は現在１７１人。東京から無作為に２００人をピックアップしたときに、その中に超有名人の志村けん氏が入ってる確率ってどのくらいだと思う？ 現在の感染拡大ペースは我々の想像をはるかに超えてるよ。桁違いの感染者数になってるよ。" ブコメがひどい。水曜日のダウンタウンとやらによれば志村けんは日本の知名度ランキング15位。そんな人が感染してるなら、実際
黒木玄 Gen Kuroki on Twitter: "#統計 「95%の信頼区間」の95%はどういう意味か？ 「真の値がその区間に含まれる確率」という解釈はよくある誤解。 この手の事柄では、教科書的な統計学の説明を忘れて、 * 数学的モデルを現実から得たデータで評価する とい… https://t.co/K8EHNW0Hza"
#統計 「95%の信頼区間」の95%はどういう意味か？ 「真の値がその区間に含まれる確率」という解釈はよくある誤解。 この手の事柄では、教科書的な統計学の説明を忘れて、 * 数学的モデルを現実から得たデータで評価する とい… https://t.co/K8EHNW0Hza
8/6因果フェスのプレビュー：「系列Aと系列Bの関係は？」という問いに対する4つの素敵な解法について - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。エ・レ・ファ・ン・ト・カ・シ・マ・シ（←滝川クリステル風に声に出して読みたい日本語）。 さて。 今回は8月6日に迫った日本生態学会関東地区会シンポジウム（a.k.a 因果フェス）についてのプレビューを書いてみたいと思います。 今回のシンポにおける問いを一言で言うと：「系列Aと系列Bはいかなる関係か？（＊但し共変量および背景に関する情報は無いものとする＊）」 統計的因果推論というと「介入効果／措置効果の推定」のことを思い浮かべる方も多いのかもしれませんが、そのテーマは昨年に扱いました。 で、今年については本質的には以下の問いが中心になると言えるのかなと思います： 「系列Aと系列Bはいかなる関係かについて答えよ（＊但し共変量および背景に関する情報は無いものとする＊）」 はい。 これはシンプルではありますが非常に奥の深い問いです。 今回のシンポでは、この問いに対する4つの
ベイズ推論：いつも何度でも尋ねられること
このページをご覧頂き、ありがとうございます。 「ベイズと最尤のどちらが正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 「事前分布は何が正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 ここでは、できるだけ短く、その質問についての返答を述べます。 １．正しい統計的推論は存在しない 統計学が扱う問題では、ほとんどの場合、基礎となる確率がわからないので、 特別な場合を除いて、正しいモデル・正しい事前分布・正しい推論というものは存在しません。 条件が不足したり過剰だったりして答えられない問題のことを【不良設定問題】と いいます。 統計学は不良設定問題を扱う学問です。 この世にあるほとんどの問題は程度の違いこそあれ、みな不良設定です。 まずは「統計学は不良設定問題を扱う学問である」ということを理解しましょう。 基礎となる確率が定められていなければ【正しい統計的推論】は存在しません。 （注） 基礎となる確率
ベイズ確率論、ジェイコブス達の新しい風 - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
バート・ジェイコブスとコラボレーター達は、現状のベイズ確率論で使われている概念・用語・記法とは異なる、完全に新しい概念・用語・記法を提案しています。悪しき風習やしがらみを断ち切って、理論をリフォーミュレートしたのです。 従来のやり方に慣れている方は、彼らのスタイルに強い違和感を持つかもしれません。しかし、白紙で考えれば、とても使いやすいものです。僕は、ジェイコブス・スタイルを若干アレンジして使っているのですが、ほんとに気持ちよくて、従来方式に戻る気にはなれません。 今日は、その内容の詳細までは解説しませんが、基本概念だけに絞って雰囲気を紹介します（それでもけっこうな長さになりました）。 内容： ベイズ確率論を整理して再構成する 状態変換子と述語変換子 確率的状態 確率的状態変換子とチャンネル チャンネルについてもう少し 状態とチャンネルの実例 ファジー述語 ベイズ論理／ベイズ計算に向けて
超曖昧語「母集団」「標本」にケリをつける - 檜山正幸のキマイラ飼育記 (はてなBlog)
曖昧・多義的に使われている専門用語は全然珍しくありません。確率・統計の分野でも、たくさんの曖昧語・多義語が登場します。そのなかでも、特に曖昧性がひどく、意味不明の四天王だと僕が思っている言葉は、 確率変数 分布 母集団 標本 です。どれも手強くて、「四天王の中でも最弱」とか「最強」とかの順位付けは難しいです。 *1 「確率変数」については何度も話題にしています。2つだけ過去記事を選ぶなら： 「確率変数」と言うのはやめよう 「確率変数」の正体は米田埋め込み 「分布」に関しては： 確率・統計の「分布」の意味と使用法 心が安らぐ「分布の空間」を定義してみる 今回この記事では、残る2つの超曖昧語「母集団」「標本」について、出来る限りの解明を試みます。中心的話題は、「標本」に対するまったくかけ離れた2つの定義を結びつけることです。2つの定義を結びつけるために、「独立ベキ測度の前送り定理」を紹介します
Daily Life:統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト
October 22, 2015 統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト 以下のようなチェックリストを作ってみたので役に立ちそうだと思った方は使ってみてください。 統計的研究に体験談で反論する人と、体験談は証拠にならないと思う人とが話をするためのチェックリスト あなたは以下の主張のどこまでだったら（あるいはどれにだったら）同意できますか。 １ 一般論として、人間の体のしくみにはまだわからないことが多い ２ そのため、一般論として、病気は良く分からない理由で治ったり治らなかったりすることがある。 ２’この一般論は今問題になっている病気にもあてはまる ３ 一般論として、ある治療をうけたあとにたまたま「良く分からない理由で治る」こともある ３’この一般論は、今問題となっている治療と病気にもあてはまる ４ そのため、一般論として、ある治療を
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
ORWiki
OR学会50年の歴史の中で，OR事典の編纂・改訂は通算３度目となる．いろいろな理由からOR事典編集委員会は，「OR事典」をWebに公開するという手段をとることになった．前回はCDによる出版であった． 資料編だけは「OR事典」から切り離して，OR学会の通常のホームページの中に移すことになった．これは逆瀬川浩孝委員長のアイディアである。内容の性格上，資料追加も間違いの訂正も広報委員会の責任で簡単に出来るようになる． 前回までの学会の歴史資料はそのまま残してある．今回はデータ追加作業を基本に多少の資料追加を行った．前事務局長の藤木秀夫さんには，その後の学会活動全般にわたる記録をまとめて原稿を作成してもらった．学術会議関係も藤木さんが前回の形式に習って資料原稿を作成し，FMES会長の高橋幸雄さんに目を通していただいた． 各支部から増補追加の原稿が送られてきた．Webのサンプルを見てくださいと言って
ファジィ論理 - Wikipedia
ファジィ論理（ファジィろんり、英: Fuzzy logic）は、1965年、カリフォルニア大学バークレー校のロトフィ・ザデーが生み出したファジィ集合から派生した[1][2]多値論理の一種で、真理値が0から1までの範囲の値をとり、古典論理のように「真」と「偽」という2つの値に限定されない[3]ことが特徴である。ファジィ論理は制御理論（ファジィ制御）から人工知能まで様々な分野に応用されている。 「真」の度合い[編集] ファジィ論理と確率論理は数学的に似ており、どちらも0から1までの値を真理値とするが、概念的には解釈の面で異なる。ファジィ論理の真理値が「真の度合い」に対応しているのに対し、確率論理では「確からしさ」や「尤もらしさ」に対応している。このような違いがあるため、ファジィ論理と確率論理では同じ実世界の状況に異なるモデルを提供する。 真理値と確率が0から1の範囲の値をとるため、表面的には似
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