統計学を哲学する

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レビュー : 9
著者 :
別府さん 410.数学   未設定

価格 3,200円
判型 A5判・並製
ページ数 248頁
刊行年月日 2020年
在庫状況 未刊
ISBNコード 978-4-8158-1003-0
Cコード C3010


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。
https://www.unp.or.jp/ISBN/ISBN978-4-8158-1003-0.html

【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 結びにかえて

 参考文献
 あとがき
 索 引

レビュー投稿日
2020年9月13日
本棚登録日
2020年9月13日
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