シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」

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制作 : 西内啓  川添節子 
  • 日経BP社 (2013年11月28日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (594ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784822249809

シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」の感想・レビュー・書評

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  • 自分が興味ある分野だけに、500ページのボリュームでしたが、かなり興味深く読みました。
    リーマンショックや巨大地震、インフルエンザなどの予測に関する失敗のエピソードは、参考になりました。
    著者は、最近のビックデータ分析で用いられているベイズ統計の重要性と推奨をしてます。
    ある事象を分析する上で、その事象が起こる前の事前確率を見積もり、現実の事実を組み合わせて、確率的に予測する理論です。
    ベイズ的アプローチは、問題解決のための観察・仮説形成・検証というアプローチと、概ね同じプロセス・思考法であるという切り口は、圧巻でした。
    また、ベイズ統計が批判されている部分である、事前確率に主観性が入ることについても、大まかですが人間が思考して行動する以上は主観性は避けられず、またベイズ統計の、日々変化している世の中の事実に対応出来る柔軟性があれば、問題を最小限に抑えることができるという論には、なるほどと感じました。
    いままで自分は、多変量解析など頻度論での統計解析を経験してきましたが、解析対象と実際の頻度理論が乖離しており、解析後に再解釈するという場面が多く、馴染みにくいというのが現実です。それ故、なかなか統計学が世の中に浸透しない一因かと思います。
    一方、ベイズ統計の場合、自分の思考そのものをベイズ的に変えることができれば、解析対象そのものの思考がベイズ的思考で考えるので、合理的であると思います。
    ぜひ自分の身の回りに適用していきたい考え方だなと、あらためて感じ入りました。
    ちなみに、他の予測に関するエピソードとして、ポーカー勝負、地球温暖化、テロ防止のための国家インテリジェンスなど、多様です。
    この様な予測に関する学習ができる本を探していた自分としては、大ラッキーでした。

  • 途中で挫折

  • 著者はマネーボールや、大統領選ブログ発信サイト538の運営もしている。
    ストーリーが背景も含めて細かく書かれているため、ページ数は膨大。著者オリジナルのメッセージに絞ればコンパクトになる(チェスのルールとか、ポーカーのルールがメインのコンテンツではない)。

  • 予測の難しさ、過去に基づく予測がいかに誤りであるかがよくわかる。個人的にはUSの民間天気予報サービスの降水確率の発表手法を取り上げた章はニュースの受け手を考えた工夫があり、興味深かった。

  • 予測の難しさや注意点を記述した著。人間が陥りやすい予測の罠を豊富な事例と供に記載している。かなりボリュームが多いが読みごたえがある。

  • カオス理論の基本的な考えは、小さな変化が大きく逸脱した予想外の結果を生む可能性があるというもの。

    ビックデータのシグナルとノイズをどう見分けるのか?

    確率的に考える
    新しい情報を得たら予測を見直す
    コンセンサスにも気を配る

    ベイズ的思考法を勧めている

    ベイズ統計が扱うのは主観確率。
    漠然と想定していた主観が情報を得られる毎に更新され確信が高まって行く様子を確率で追跡した。

  • 地震予知、地球温暖化予測で用いられるデータの信憑性に関して、もやもやとしたものがあったが、本書を読んで見方が多少分かってきた。因果関係と相関関係、データ中に含まれるノイズ、そのデータを使う人の目的などを知り、安易に騙されないよう心掛けたい。特に自分に都合の良い意見を持っている人のよりどころとしているデータに関しては客観的に見直したり、反対意見の人の考えも排除しすぎないよう注意しよう。

  • シンプルに理解するべき本

  • 統計というシロモノは門外漢からすると、たいていいかがわしく見える。

    それは、本質的には確率論でしか語りえない予測が、あたかもそれが絶対的なことように提示されるからだ。統計に100%がないことは、素人でも皮膚感覚で十分にわかる。

    著名な統計家である著者ネイト・シルバーの会いに行く「優れた統計家」たちは、いずれも予測があくまで確率論であることを真摯に語り、フィードバックを用いしてモデルを修正し精度を高めることにこそ心血を注いでいる。

    著者自身も自信を「ベイジアンである」と語り、人間を完全に合理的なホモ・エコノミクスとして想定するフィッシャー学派と対置させ、不確実性の存在を隠そうとせず、むしろ積極的に語っている。

    「事前確立」をモデルに組み込むというベイズ統計学は、経済学における行動経済学の台頭と軌を一にしており、両者は同じ思想に根を張った兄弟分といえると感じた。

    これからもテクノロジーは高度化していくだろうけれど、数字だけをブラックボックスの中でこねくり回して、それらしい理屈で大衆を扇動しようとする統計家は、もはや信用を得ることはできない。“正しい”インプットと、修正を恐れない真摯な態度。統計と向き合うににあたって失ってはならない金科玉条(皮肉ではなく)。

    ビジネスにおける統計の活用においては、どうしてもハッタリの要素も交じってくる。競争原理のなかで、切り捨てなければならない正直さもあるだろう。正確性を欠いたとしても押し切らねばならない場面があるのであれば、やはり一番大切なのはクリエイティブ/アウトプットの突破力ではないか……?そんな気がしている。

  • 前から読みたかったのだがなかなか手が出せずにいた。また大作なので読み終わるまで思いのほか時間がかかってしまった。
    ビッグデータに関連してモヤモヤしていたことのすべてという訳にはいかないが、半分くらいはすっきりした気がする。
    どう消化するかはまだまだ課題であるが。
    ちょうど私的には目先の課題として第12章 地球温暖化をめぐる「懐疑心」からいろいろと大きなヒントが得られそうである。

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シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」の作品紹介

「私たちはシグナルを探そうとしてノイズを集めている」米大統領選で「オバマの勝利」を完璧に予測し、世界を騒然とさせた希代のデータアナリストが、情報の洪水のなかから真実(シグナル)を見つけ出す統計分析理論と予測技法を初公開!

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