統計学を哲学する

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統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか? 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。

目次

  • 序 章 統計学を哲学する?
    • 1 本書のねらい
    • 2 本書の構成
  • 第1章 現代統計学のパラダイム
    • 1 記述統計
      • 1-1 統計量
      • 1-2 「思考の経済」としての記述統計
      • 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題
    • 2 推測統計
      • 2-1 確率モデル
      • 2-2 確率変数と確率分布
      • 2-3 統計モデル
      • 2-4 推測統計の世界観と「確率種」
  • 第2章 ベイズ統計
    • 1 ベイズ統計の意味論
    • 2 ベイズ推定
      • 2-1 仮説の確証と反証
      • 2-2 パラメータ推定
      • 2-3 予測
    • 3 ベイズ統計の哲学的側面
      • 3-1 帰納論理としてのベイズ統計
      • 3-2 内在主義的認識論としてのベイズ統計
      • 3-3 ベイズ主義の認識論的問題
      • 3-4 小括:ベイpズ統計の認識論的含意
  • 第3章 古典統計
    • 1 頻度主義の意味論
    • 2 検定の考え方
      • 2-1 蓋然的仮説の反証
      • 2-2 仮説検定の考え方
      • 2-3 検定の構成
      • 2-4 サンプルサイズ
    • 3 古典統計の哲学的側面
      • 3-1 帰納行動としての検定理論
      • 3-2 外在主義認識論としての古典統計
      • 3-3 頻度主義の認識論的問題
      • 3-4 小括:ベイズ/頻度主義の対立を超えて
  • 第4章 モデル選択と深層学習
    • 1 最尤法とモデル適合
    • 2 モデル選択
      • 2-1 回帰モデルとモデル選択の動機
      • 2-2 モデルの尤度と過適合
      • 2-3 赤池情報量規準(AIC)
      • 2-4 AICの哲学的含意
    • 3 深層学習
      • 3-1 多層ニューラルネットワークの構成
      • 3-2 深層モデルの学習
    • 4 深層学習の哲学的含意
      • 4-1 プラグマティズム認識論としての統計学
      • 4-2 機械学習と徳認識論
      • 4-3 深層学習の哲学的含意
  • 第5章 因果推論
    • 1 規則説と回帰分析
    • 2 反事実条件アプローチ
      • 2-1 反事実条件説の意味論
      • 2-2 反事実的因果の認識論
    • 3 構造的因果モデル
      • 3-1 因果グラフ
      • 3-2 介入とバックドア基準
      • 3-3 因果探索
    • 4 統計的因果推論の哲学的含意
  • 終 章 統計学の存在論・意味論・認識論
    • 1 統計学の存在論
    • 2 統計学の意味論
    • 3 統計学の認識論
    • 4 びにかえて
  • 参考文献
  • あとがき
  • 索 引

正誤表

頁数 修正
p. 17, 図1.1 「Major axes」と表示されているのが回帰直線 「Locus of vertical/horizontal tangential points」と表示されているのが回帰直線 3刷
p. 23, 下から3行目 ある部分集合 A ∈ Ω が事象なら ある部分集合 A ⊂ Ω が事象なら 3刷
p. 28, 10行目 年齢y歳 年齢がy歳 3刷
p. 31, 13行目 母平均が確率分布の「中心」を与える 母平均が確率分布の「重心」を与える 2刷
p. 201, 15行目 経路上の合流点およびその合流点の結果はどれもZに含まれない 経路上の合流点で、その点および結果がZに含まれないものがある 2刷
p. 232 Hume (1748)の和訳 (斎藤繁雄・一ノ瀬正樹訳(2004)『人間知性研究』法政大学出版局)

Created: 2021-03-03 Wed 15:28