【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。

Newton 2020年9月号

※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

Newton 2020年9月号