多モデル思考:データを知恵に変える24の数理モデル

  • 森北出版
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レビュー : 5
  • Amazon.co.jp ・本 (432ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784627855014

作品紹介・あらすじ

世界約100万人の受講者を熱中させた、数理モデリング講義の書籍化!

「データ」を意味づけ活用するのに、「数理モデル」は不可欠だ。リーマンショック、COVID-19パンデミックといった世界規模の事象から、企業経営、個人の意思決定まで、「何が起こったのか」を理解し、「どうすればよいのか」を判断するには、「データ」と「モデル」の両輪が必要となる。

しかしモデル=現実ではない。モデルごとに異なる説明/予測/判断が出てくることもある。究極的には「すべてのモデルは間違っている」。

ではどうするか。社会、政治、経済、複雑系を縦横に扱う数理モデリングの第一人者スコット・ペイジ氏は、「組み合わせて使う」という処方箋を示す。モデルの多様な「用途」を意識し、単一のモデルにこだわらない態度――これを「多モデル思考(Many Model Thinking)」と名づけ、本書では「数理モデルの7つの用途」と、それを達成するためのミニマムセットとしての「24の数理モデル」を解説。多彩な「多モデル思考の実践例」を披露する。

「データに振り回され、モデルに騙される」から、「多モデルを使いこなして、データを生かす」へ。
現代人必須の教養を身につける一冊。

●数理モデルの7つの用途(=REDCAPE)

・推論(Reason):どんな条件がどんな結果を導くかを明らかにする
・説明(Explain):現象に検証可能な説明を与える
・デザイン(Design):制度、政策、規則の選択を助ける
・コミュニケーション(Communicate):知識や理解を伝達可能にする
・行動(Act):政策・経営判断・意思決定の指針を与える
・予測(Predict):未来の事象や未知現象を予測する
・探索(Explore):可能性を探り、仮説を精査する

●24の数理モデル:
・正規分布
・べき乗則分布
・線形モデル
・凹関数と凸関数
・価値と力のモデル
・ネットワークモデル
・ブロードキャスト、拡散、感染のモデル
・不確実性のモデリング
・ランダムウォーク
・経路依存性モデル
・局所相互作用モデル
・リアプノフ関数と均衡
・マルコフモデル
・システムダイナミクスモデル
・しきい値モデル
・空間/ヘドニック競争モデル
・ゲーム理論
・協力モデル
・集団行動問題
・メカニズムデザイン
・シグナリングモデル
・学習モデル
・多腕バンディット問題
・起伏地形モデル

感想・レビュー・書評

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  • この24の数理モデルを一人で書いてしまう人物がこの地球上に存在することを知り、驚愕した。しかも、章間で、幾つかの数理モデルが関連し合っており、数理モデル単体と連関の使いこなしに舌を巻いた。

  • 【書誌情報】
    多モデル思考――データを知恵に変える24の数理モデル
    原題:The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You (Basic Books, 2018)
    著者:Scott E. Page ミシガン大学教授Ph.D.
    監訳:椿 広計  (統計数理研究所所長)
    訳者:長尾 高弘 ((株)ロングテール社長)
    定価:¥3,850
    頁数:432
    版型:A5
    ISBN:978-4-627-85501-4
    発売日:2020.11
    カテゴリー:情報工学 > 機械学習・最適化
         :確率・統計

    ◆世界約100万人の受講者を熱中させた、数理モデリング講義の書籍化!
     「データ」を意味づけ活用するのに、「数理モデル」は不可欠だ。リーマンショック、COVID-19パンデミックといった世界規模の事象から、企業経営、個人の意思決定まで、「何が起こったのか」を理解し、「どうすればよいのか」を判断するには、「データ」と「モデル」の両輪が必要となる。
     しかしモデル=現実ではない。モデルごとに異なる説明/予測/判断が出てくることもある。究極的には「すべてのモデルは間違っている」。
     ではどうするか。社会、政治、経済、複雑系を縦横に扱う数理モデリングの第一人者スコット・ペイジ氏は、「組み合わせて使う」という処方箋を示す。モデルの多様な「用途」を意識し、単一のモデルにこだわらない態度――これを「多モデル思考(Many Model Thinking)」と名づけ、本書では「数理モデルの7つの用途」と、それを達成するためのミニマムセットとしての「24の数理モデル」を解説。多彩な「多モデル思考の実践例」を披露する。「データに振り回され、モデルに騙される」から、「多モデルを使いこなして、データを生かす」へ。現代人必須の教養を身につける一冊。

    ●数理モデルの7つの用途(=REDCAPE)
    ・推論(Reason):どんな条件がどんな結果を導くかを明らかにする
    ・説明(Explain):現象に検証可能な説明を与える
    ・デザイン(Design):制度、政策、規則の選択を助ける
    ・コミュニケーション(Communicate):知識や理解を伝達可能にする
    ・行動(Act):政策・経営判断・意思決定の指針を与える
    ・予測(Predict):未来の事象や未知現象を予測する
    ・探索(Explore):可能性を探り、仮説を精査する
    https://www.morikita.co.jp/books/book/3402

    【簡易目次】
    第1章 多くのモデルで考える人
    第2章 なぜモデルなのか
    第3章 多モデルの科学
    第4章 人間の行動のモデリング
    第5章 正規分布:ベル型曲線
    第6章 べき乗則分布:ロングテール
    第7章 線形モデル
    第8章 凹関数と凸関数
    第9章 価値と力のモデル
    第10章 ネットワークモデル
    第11章 ブロードキャスト、拡散、感染
    第12章 エントロピー:不確実性のモデリング
    第13章 ランダムウォーク
    第14章 経路依存性
    第15章 局所相互作用モデル
    第16章 リアプノフ関数と均衡
    第17章 マルコフモデル
    第18章 システムダイナミクスモデル
    第19章 フィードバックをともなうしきい値モデル
    第20章 空間/ヘドニック競争モデル
    第21章 ゲーム理論の3つのモデル
    第22章 協力モデル
    第23章 集団行動問題
    第24章 メカニズムデザイン
    第25章 シグナリングモデル
    第26章 学習モデル
    第27章 多腕バンディット問題
    第28章 起伏地形モデル
    第29章 オピオイド、不平等、謙虚な姿勢

    【Table of Contents】
    Prologue xi
    1 The Many-Model Thinker 1 (12)
    2 Why Model? 13 (14)
    3 The Science of Many Models 27 (16)
    4 Modeling Human Actors 43 (16)
    5 Normal Distributions: The Bell Curve 59 (10)
    6 Power-Law Distributions: Long Tails 69 (14)
    7 Linear Models 83 (12)
    8 Concavity and Convexity 95 (12)
    9 Models of Value and Power 107(10)
    10 Network Models 117(14)
    11 Broadcast, Diffusion, and Contagion 131(12)
    12 Entropy: Modeling Uncertainty 143(10)
    13 Random Walks 153(10)
    14 Path Dependence 163(8)
    15 Local Interaction Models 171(10)
    16 Lyapunov Functions and Equilibria 181(8)
    17 Markov Models 189(12)
    18 Systems Dynamics Models 201(12)
    19 Threshold Models with Feedbacks 213(14)
    20 Spatial and Hedonic Choice 227(16)
    21 Game Theory Models Times Three 243(10)
    22 Models of Cooperation 253(16)
    23 Collective Action Problems 269(14)
    24 Mechanism Design 283(14)
    25 Signaling Models 297(8)
    26 Models of Learning 305(14)
    27 Multi-Armed Bandit Problems 319(8)
    28 Rugged-Landscape Models 327(12)
    29 Opioids, Inequality, and Humility 339(18)
    Notes 357(26)
    Bibliography 383(28)
    Index 411

  • これを使いこなせる人は一体いるのか
    モデル説明の概略だけなので1章ごとに本来は1冊以上かけて
    理論
    プログラム実装
    実運用事例
    がほしいな
    『多モデル思考のサブテキスト』なんてあったらいいなと思ったら自分でブログを書くのが令和かー

  • 講義で話す雑談をまとめたような本。エピソードが多くて興味深いがこれで勉強するには向かない。え、マルコフ過程とか多腕バンディッドとか囚人のジレンマとか、現代人類なら当然頭に入って踏まえた上で社会生活送ってますよね?前石器時代じゃないんですよ?
    出てくるのは簡単な数学ではあるものの、大学受験までの数学がもし例え完璧であったとしても基礎知識としては足りないという。そもそも勉強足りてない。原子と元素の区別がついてない程度の中学生レベルの間違いをしているようでは

    全く別のレベルの話になるけれど、情報量基準について言及がなかったことについて、邦訳時にコメントがあったらよかったように思った。せっかく統数研の所長が監訳に入っているのだから

  • 東2法経図・6F開架:361.1A/P15t//K

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著者プロフィール

ミシガン大学 教授 Ph.D.

「2020年 『多モデル思考』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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