【2020読書】No.331『グラフィックサイエンスマガジンニュートン9月号』
本日もお読みいただきありがとうございます。
昨年は、305冊の本を読みました、五木田穣(ごきたゆたか)です。
過去5年間で1015冊の本を読み、その記録はFacebookの方にしてきましたが、今年から、更新の仕方を変えつつ、こちらに記録をアップしております。
2020年9月7日。2020年251日目。
2020年331冊目の読書は、
『グラフィックサイエンスマガジンニュートン9月号』
でした。
※なお、この投稿は、本の内容を要約する趣旨のものではございません。
あくまで個人的な感想をベースとしており、その心は、
本は自分で読んでこそ、自分の血となり肉となると考えるからです。
そこは、「知識」と「知恵」の違いであり、
「知識」を「見識」に高めるためには、
あくまで自分の知識と経験を高める必要があると考えるからです。
この記事が、何かのきっかけになれば幸いです。
読もうと思った理由
最先端の科学的知見を深めるべく、購読しております。
読んだ感想
今回の特集は「ベイズ統計超入門」。
ベイズの定理とは、トーマス・ベイズというイギリスの牧師さんが
残した論文が元になっています。
ベイズは、アイザック・ニュートンの信奉者となり、
数学者としても活動したそうで、確率の問題に関して研究し、
唯一残した論文にベイズの定理の原型となる確率の考え方が
記されていたそうです。
ベイズは論文を公表しないまま、この世を去りましたが、
ベイズの死後、友人のリチャード・プライスが論文を出版、
フランスの数学者ピエール=シモン・ラプラスによって、
ベイズの定理は確率論の基礎として位置づけられました。
ベイズの定理を使うと、「結果」から「原因」が推定できます。
例えば、
壺Aと壺Bには、それぞれ赤い玉と青い玉が合計20個入っています。
壺Aには赤い玉が4個と青い玉が16個入っています。
壺Bには赤い玉が12個と青い玉が8個入っています。
目隠しされたあなたの前に、どちらかの壺が置かれました。
あなたには、どちらの壺かは分かりません。
あなたは壺の中から1つ玉を引いたところ、赤い玉でした。あなたの前に置かれたのは、壺Aでしょうか?壺Bでしょうか?
という問いに、何%の確率でどちらが置かれたかがわかるというものです。
ちなみに、答えは、75%の確率で壺Bだと推定できます。
その他、タイムリーな話題でいうと、
感染検査を行った時に、偽陽性・偽陰性がどれだけ出るかも
ベイズの定理で導き出せます。
例えば、10万人あたり100人の感染者がいる感染症について、
特異度97%、感度99%の検査を10万人が受けたとすると、
陽性と判定される人は、
2977人(偽陽性)と99人(真陽性)を足した3096人です。
このうち、実際に感染している真陽性は99人なので、陽性と判定された時に実際に感染している確率は約3.2%となります。
これが科学的思考ですね。
科学的に物事を考えられると、冷静に判断できます。
また、IT(情報技術)やAI(人口知能)の基礎を作ったのも、ベイズ統計です。ベイズ統計って凄いんですよ。基礎の理解が深まりました!
こんな方にオススメです!
・最先端の科学の知見を知りたい方
・「ベイズ統計超入門」について知りたい方
・興味を持った方
最後までお読みいただきありがとうございました! サポートも嬉しいですが、スキやコメントなどのリアクションもいただけると、とても励みになります☆