朝からBIKEへ桑名⇒多度⇒養老⇒いなべのいつもの75kmコース。
寒くなってくるとサイクリストはめっぽう減ってきます。年末で忙しいこともあるのかも知れませんが。
年末は30日まで勤務する代わりに年始は8日辺りまでお休み予定。
スキーに行く予定がキャンセルに。
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その数学が戦略を決めるイアン・エアーズ文藝春秋このアイテムの詳細を見る |
データ分析により問題解決の道筋をつける「絶対計算家」の大学教授の書いた本。
「数学」といっているのは「統計学」のことで筆者はいわゆる専門家が「経験と直感によってのみ判断する」と批判しており、相関関係を絶対的なデータ量の分析により見つけ出すことの有用性を説いています。
いわば「風が吹けば桶屋がもうかる」ような相関関係を見つけ出すことが最終目的です。もともとの題名は「Super Crunchers」 Crunchersは複雑な計算を行うスパコンのような機械のことを差す用語。
いうまでもなくデータ分析はすでに消費活動を予測するには非常に多く用いられています。最たるものはコンビニ。
以前読んだタレブ氏のまぐれとはやや対極にありそうな本です。
経済学者ほど当てにならないものは無いと言われますが少なくともデータの裏付けのある分析が欲しいところです。それが「まぐれ」で外れても当たっても出来ることはやったといえるのかと思いますし、確率を上げることをできるでしょう。
◆回帰分析の威力
消費活動は回帰分析(要因⇒結果分析)である程度予測できる。
アマゾン、マイレージサービス、ギャンブルなどですでに効果を上げている
しかしながら大量のデータが必要というのがネック。
医療の分野でもデータ分析により誤診を防ぐことが出来る。
アメリカでは根拠にもとづいた医療（EBM）の採用が進んでいる。
また医学論文と連携し最適な診断を提案するソフト「イザベル」が登場している。
イザベルの有用性を検証した論文もあり。
◆無作為抽出
過去の実績データが無い場合に行う手法
十分に大きい集団から無作為に抽出して実験することによりその他の要因を打ち消せる。
2通りのHPを用意したり事前に地域限定でテストしたりWebの発達で実験ははるかに容易になった。
政策に関してもこのような無作為試行により政策の有効性を検証できる。
失業対策に休職指導は有効か？
貧困世帯を高所得者の住む地域に移動させるのは有効か？
投獄は再犯を減らすか、かえって再犯率を高めるか？
◆専門家vs絶対計算
人間の判断は大量な条件は考慮できず感情や先入観に左右されるので
データによる絶対計算にはかなわない。
人間のもっとも有用な役割は計算条件を考えること。
◆それってこわくない？
統計的に導き出された解を利用するようになると現場の人間の地位は低下する。
ここによって異なるサービスを提供するような差別につながる。
分析されることによりプライバシーが侵害される。
◆統計に慣れる
個人も統計の知識を身につけることにより自分の意思決定の質を高めることが出来る。
・平均と2SDルール：平均値から2SD(StandardDeviation シグマ σ)内にある確率が95％以上。たとえばあるクラスの平均IQが100で標準偏差が10だとすれば
クラスの95%の人は80～120までの間にいるということ。
「統計的に有意差がある」⇒相間があるというのは実際の値と推定値の間の
この2SDの区間がどれだけ被っているのかということ。直感と統計を相互利用することが重要。
