ベイズの統計学を学び始めたんだけど
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
信用に値するのか疑問です。 人工知能とかではなく日々の動機付けに利用する予定です それこそネットで集めたコミュニティーの情報なんていうのは論外なのは分かってます。 でもそれを数値化するのがベイズなんですか? それは値段の付かない物体に価格を付けるようなものですよね? そこに学問として提示できる何か?があるのでしょうか。 人間の感覚にある意味では近いんだから それを数学の世界であつかえるものに落としこんでる時点でかなり有能だろ そりゃ人間の感覚なんてどうなのって意見もあるだろうが 今だに人間ほど汎用性のある知能を実現した情報処理過程は存在しないだろ 条件付き確率のどこに不自然さがあるんだ? 意味がわからん 不自然さがあるといえばそれは主観確率だろ なんで条件付き確率に不自然さがあるんだよ つかさ情報が不確定な状況ってのはかならず存在するわけで そんななかで数学的厳密な状況なんて仮想するのがナンセンスだろ 現実世界は不確定性にみちあふれてんだから それを数値化するってことだろ もちろんそこには欠陥もあるが調書もある データがない状態だろ主観確率で論理を構築するかなんだろ お前がそういう状況に陥れば当たり前ってわかるんだが 訂正 データがない状態だったら主観確率で論理を構築するかなんだろ お前がそういう状況に陥れば当たり前ってわかるんだが 現実世界は数学的に明確には予測たてられるもんじゃねぇよ 今だに物理現象のみに従う気象現象にかんする天気予報が100%の予報できないのといっしょだろ 言っとくが旧来のネイマンピアソン統計学なんて 不確定さのおおきな状況(標本が小さい)ではベイズ統計並みにうさんくいからな >>30 統計と呼べるか? 統計とよべるかなんてそれは言葉の定義の話に過ぎないことだろ おまえが統計と呼びたくないなら呼ばなければいいだけだろ 言葉の定義の違いによって他者との議論が空転することを防ぐ以外では 定義論ほどいみないぎもんないわ 勝手にお前が定義しとけってだけ >>32 私が疑問に思うのが正にそこなんです。ベイズが間違っているということが証明出来ないから悩むんです。 でも昔のポーカーは言わば統計学です。 でも仮にベイズを用いたとして勝てるのかが疑問なんです。 感情的な理論に思えてしまうんです。 >>34 それもわかります。 大きなコミュニティーの中での統計ですし、絶対ではないと思います。 でも数の暴力とでも形容したら分かりやすいかもしれません。 ベイズは100人、ポアソンは1000人としたらベイズは100の傾向から推測する。ポアソンは1000の傾向から多角的に仮説を立てます。 前者は時間を掛けてその精度を高めていくことしかできませんが後者は逆に次のデータで狭めていくことができるわけですよね? それこそわけのわからない数値である有意水準ですがそれこそが統計学というものではないのでしょうか。 意味が分からないけど統計的にそうであるからそうである。 というのが私が思っていた統計学の根幹であって、それが10人でも統計だと言うのは言葉遊びとしか思えません。 私は文系なのでベイズの方が助かります。でもそれは所詮、迷惑メール分類機能でしかないと思うと初級も中級も上級もない気がしてしまうんです。 初級で完結してるような。 >>33 その感覚が分からないんです。 なぜ100%にする必要性があるんですかね?50%を越えていたら傘を持つ。 それだけで終わりじゃないですか? たしかにそれで大雪が降ることもあると思います。 でもそれはニュースでみる何十年に一度の事です。 それの精度を高めるのはまたこれからの時代のものでしょうしあまり関係ないと思います。 ただ、その異常気象を遠からずも予知してるのがポアソンですよね? ベイズだと可能性はあり得るが概ね大丈夫であろう。 ここに精度の差が出てると思うのです。 明日が雨かどうかわからない。 データがない。 それに対してパーセンテージを出す必要はあるのでしょうか。 仮にということなのはわかりますがそれはその仮の世界での話しであって当てはまりませんよね。 だから私はベイズは特定の選ばれた人間しか有用に使えない不完全な学問というか学問ではなく宗教のような雰囲気が怖いんです。 多分指標にはなり得るからこそ危ないんだと思います。 割と統計学なので。 でも実際は外してることが多くてご都合的に記憶を消してる人が多いのがベイズ派なのかな?とおもいます。 そもそもベイズとピアソンの違いも分かりません。 でもベイズとピアソンは別物なのはわかります。 出来れば私はベイズでも活用できるよ!という実例がほしいです。 別にそれで1000万稼いだ!とかそういうくだらないことではなくそれにより指針が出来た!迷うことがすくなくなった!とかでしかベイズってつかえませんよね? 確率なんてのは、そもそもその人の考えが本質的に入り込むものなんですよ 同様に確からしい、なんてなんですかそれって感じですよね 測度空間を定めてウンヌンカンヌンやったところで、なぜそれらの元が同じ確率になるのか、は結局直観によるわけです 元々確率なんて胡散臭さの塊なんですから、そんなもんなのかー、と認めれば良いかと思いますよ 冗長なだけで国語力皆無な奴の文章っておかしくってたまらない。 >>44 ペアノ算術を含む任意の無矛盾な公理系に対し、あるモデルM,Nおよび論理式φが存在して、M|=φかつN|≠φとできることを示せ、という問題がわかりません バグの存在確率でも定量的に評価してみなってこった。 >>46 ある無矛盾な公理系τの任意のモデルに対してある論理式φが常に真となるならば、τからφがLKにおいて証明可能となることを示せ、という問題がわかりません RHとか素数定理とかも確率論的な解釈の方が直感的に分かりやすいよね。 ランダム行列のスペクトル問題として一般に定式化した方がわかりやすい。 このバカの言ってることは サイコロの目が出る確率を一回サイコロふっただけでその有効性を示せっているようなんもだな ベイズが納得行かないなら使わなければいいだけ データの少ない状態がるとき数的な評価をしなければいけ否と成ると ベイズ統計に近い手法を自然とやることに成る 数値化すると何が良いかというと数学的処理ができるっということ なんどもいうがデータが少ない状態でなにか数的な処理をするとするとなると主観確率は便利なんだよ それ以外やりようがないだろ いいいかデータが少ない場状態で数的表現しようとなればおなじようなことをお前は自然とすることに成る 何度言えばわかるんだ? おまえがそういう状況におちいることがないならお前にはそれはいらんというだけどろ 何回いえば分かるんだこのカスは とりあえず>>1 はwikipediaの計量経済学のページの「ベイズ分析の課題と展望」よく読め あのページはかなり内容が偏っていてお世辞にもいい記事ではないが、あそこだけは的確だから >>39 50%を超えたら傘をもつって主観でしょ 何が違うの? 降水確率51%という数字だけをみたとき貸さを保てとはいっさい読み取れない どうやってそう判断したんだ君は? 中には40%で傘を持つ人もいるだろうし70%からじゃないと持たないという人もいるだろう どうやって判断したんだ? 良いこと教えてやるよ ベイズは君には不要 君がベイズを使うことは一生ないと思う ベイズなんてまがい物でまったくあてならしろものだから バカがもてはやしているだけ 勉強しないでいい おわりだね >>41 ネイマンピアソン統計の典型は有意水準をもうけて それを基準にある仮説の検定をおこなう 残念ながら有意水準の設定も主観 >>40 うん使わんければいい だれも強制しない 何を悩んでるんだ? 意味がわからない ベイジアン最小自乗法なら普通に使ってるが、実用的にはこれしかないからな どういう場合に正しいかなんて事は自分で論理的判断すれば良い事だ ベイズ統計は統計じゃないって意味がわからないね 統計って意味知ってる? 基本的にはデータ群っていみ そのデータに数的処理を施して表記したのが記述統計 おもに確率論公理系に組み込んで数的処理をほどこしたら推測統計 データが主観を数値にしたものだろうがそれは統計 主観を数値にすることに嫌悪感を抱いてるだけのような気がするな 主観を数値にすることに嫌悪感あるのに ベイズ統計は宗教だとか 文字で主観を語ることには一切抵抗ないのが不思議 ■モンティホール問題 これは間違い http://fxconsulting.jp/gyanburu/husigi/hennsuu.html 2と3のドアの当たる確率が3分の2になるのはドアを二つ同時に 開けられる時のみ しかしそれはルール違反でできない 2と3のドアの当たる確率はそれぞれ3分の1づつ存在し続けていて 変化は起きない 『挑戦者は2つのドアを同時に開けることはできない』 確率でものを考える人はこんな単純な事実に気が付かないから 3分の2なんて変な数字が出てくる モンティホール問題を解説したどのサイト見ても 1つのドア選択後の残りの2つのドアが当たる確率を3分の2だと 信じて疑わない しかし、この『確率3分の2』という部分が事実を表していない まやかしだったのです! たしかに、脳内でシミュレーションすると、 残りの2つのドアが当たる確率は3分の2あるように見えます しかし、現実問題として挑戦者が持つドアを開ける権限は 強力なまでに3分の1で固定されています ゆえに、確率3分の1どうしの合算である『確率3分の2』という 数値は存在しないのです >>43 なるほど。確かにそうですね。 どうしても数値として表したい時に利用するという感じで捉えていいんですね。 なんかスッキリしました。 >>44 本当に不快な思いをさせてしまってすみません。 理系が出来ないから文系の典型できっと文系ですらないと思います。 >>48 そういったものはどういった順番を辿れば直感的に理解しやすいですか? もしいい方法があれば参考にしたいです。 >>49 いやまあそれはそうなんですが。 もしそれだけだとしたらベイズはいらないと思いませんか。 なんか上級になればもっと何かあるのかなと疑問に思っただけです。 だってそれなら経験上こっちの確率が高いと説明して終わりですよね?体感七割のところをベイズをつかって62.〜%みたいに置き換える事って意味があるのでしょうか。 >>50 ありがとうございます! こういうの助かります!他にもここ読んでおけみたいなのあったらお願いします。理解できないのがほとんどになりそうですが… >>51 話の論点がズレてしまってるのでなんて返すのが正しいのかわかりません。あれはベイズを使ったものではありませんし、50%って理系じゃないのわかりませんが降るって認識でいいんじゃないでしょうか。 十分傘を持つ理由になりませんか? 別に51%でも49%でも30%でもいいんですが。 >>53 いやまあそうなんですが、ただ精度が違うじゃないですか。 私が言葉下手で上手く伝えられないのが悪いんですが100000回観測して1%未満なら主観であろうと結果として気にしなくていいというものではないですかね? 統計数が少なければ有意水準を上げるという認識なんですが違いますか? >>55 そのワード調べてみます! ありがとうございました。 >>56 不快な思いをさせてしまってすみません。 仰りたいことはよくわかるのですが、使いどころがいまいち掴めていないんです。 現実でどう活用していけば良いのでしょうか。 皆さんすみません。理解しました。 ありがとうございました。 wikiとベイジアン最小二乗法などのヒントを与えてくれた方々、またこんなくだらない私の問いに付き合って下さった方々に感謝します。アーメン!チーン。 解決しましたのであとはわかりやすい統計学の利用例などを上げる場として使ってくれたら本当にみなさんのこともっともっと大好きになりますのでお願いします! >>60 >>58 の内容を論理的に打ち負かしてもらえると助かります<(_ _)> >>57 マジでこれでした!ほんとにありがとうございます。 でもサイコロ云々の人はよく意味が分からなかったんですが理解しなくても平気ですよね? >>72 二分の一でしょ?ただ当たる確率が2と3どちらをあててもセーフということなら三分の二の確率じゃないんですか? 別個のように感じてしまうんですけど。そもそも何を問いたいのですかね? 開ける確率は半々ですけどそれを事前確率で言えば66.66%の確率ってことですよね? 多数のことに対し優先順位付けを行なわなればならない時 一定の閉じた公理系をつくりだし数値の割り振りに可能な限り厳しいルールを作って 運用者が複数でもおこなえるようにし(単独でも良い) 実験計画の手法など応用し 措定ごさ可能な限りへらし 数学の公理系のなかで機械的な演算を可能した結果により 評価をくだし 多数の事象(仮に1万の事項)について相対的に評価可能な情報軍を作り すべての状況を把握することはできない状況にいる誰か一人の人間が評価を行い決定する時 ベイズ統計は宗教である この命題を主観を入れずに証明できるか? >>77 ベイズは宗教じゃありませんでした。 何故なら最初にこうじゃないの?って設定して、データを集めたら改訂していくわけです。 そしてその中からあてにならないものを外してまた別のものを当てはめていく。 ポアソンはこの逆をやっているから精度が高いってことじゃないですかね? >>78 数学は宗教であるという証明しないかぎり なんの証明にもなってない >>81 えー!なんかうまいからいいじゃないですか! だって数字にできないものをむりくり数値化したりなんか置き換えたりして発展してきたのが数学なわけですから数学を崇拝するが故の行動と言えるくらいの狂気のさたの人もいるわけですし。宗教じみてるで間違いではないと思いますね。音楽しかり >>82 宗教の定義を主観なしに それお前の主観てきな宗教感 宗教、崇拝、狂気ついて主観をいれずつまり 万人が納得する形で形で定義してくれ 言えるくらいってのは主観すぎるのでつかわないように >>82 宗教の定義を主観なしに それお前の主観てきな宗教感 宗教、崇拝、狂気ついて主観をいれずつまり 万人が納得する形で形で定義してくれ 言えるくらいってのは主観すぎるのでつかわないように >>84 はい!すみませんでした!以後気をつけます! なぜ数学は宗教だと主観まみれの判断をすることには抵抗無いのに 主観を数値にしてそれを数学的論理にのせることがだめなのか主観をまじえずに説明しろ 単語を文法や論理にのせて文を書いて他人に情報をていじすることと何が違うか主観をまじえずに説明しろ >>75 それこそベイズで考えればいいやんwwww 事前確率3分の1かりにわかりやすくするために300とすると 条件付き確率が 選んだ扉(仮にAとすると)があたりなら司会者はBかCを選ぶから2通りの世界つまり(Bをえらんだら50、Cをえらんだら50)にわかれる Bがあたりなら司会者はCしか選ばないから1とおりで100 Cならおなじく1とおりで100 ここで司会者がかりにBを選ぶとBという選択肢がきえる AがあたりでCを選ぶってせかい50と CがあたりでBをえらぶって100の可能性がきえるわけだから のこり150 Aには50のこってて、他の扉には100のこっとる >>87 ならそれは>>58 にそう回答してあげてください。 私は自分で回答してますので。 ここで司会者がかりにBを選ぶとBという選択肢がきえる 以降を訂正 ここで司会者がかりにBを選ぶという可能性をふくんだ選択肢がきえる AがあたりでをBを選ぶって50と CがあたりでBをえらぶって100がきえるわけだから Aがあたりというのは50個の可能性のかけらしかなく のこりがあたりというの100個も可能性のかけらがある ほらなベイズ便利だろwwwww >>87 けど司会者なんかどっから出て来たんです? まあいっか。 なんにせよありがとうございました! >>75 >>88 何を言ってるのかいみわからよww 事前確率3分の1だから >>90 モンティホール問題のモンティホールって司会者の名前やからwww どっからってww >>92 あ!すみません!いまリンク先見ました!ほんとですね!失礼しました! >>89 そうですね!でも先ほども言ったようにベイズの利便性は理解したのでもう大丈夫ですよ!ありがとうございました! >>72 固定はしてない 結果的にかわらなかっただけ いうなれば 300分の100の確率が 新しい情報により 150分の50となって 約分したら同じなってしまった。 >>96 固定していないと2つでも3つっでも同時にドアを開ける 事が出来ちゃいますよ? >>97 ちょうど真下に確率3分の1ってあるから確率が 当初の確率で固定されてるのかと読み間違えた >>58 そのゲームの確率は、直観で1/2ぢゃ この直観を否定してはイケナイ さらに念のためベイズの定理を使って解くと 事前確率(司会のヤギ見せ前の確率) P(プレーヤ選択ドア=当り) = 1/3 ──☆ P(司会選択ドア=はずれ) = 2/3 ──★ 事前確率(司会のヤギ見せ後の確率) P(プレーヤ選択ドア=当り) = ☆/★ = 1/2 やっぱり、1/2ぢゃ 以上ぢゃ >>99 イケナイ、タイプミスった。 訂正 × 事前確率(司会のヤギ見せ後の確率) ○ 事後確率(司会のヤギ見せ後の確率) 確かに言われてみればサイコロの1/6だって主観というか、根拠のない仮定でしかないよな 立方体の対称性に注目してみたところで、ランダムに投げるという行為を他の何かから論理的に導けるわけでもないし 必ずどこかに(人間の経験に由来するであろう)非論理的な仮定が入り込む >>101 そもそもどういう条件下で振られてるのかも分からないのに6分の1というのが意味がわからないですね。 せめて落とす高さや落とす箇所、どの面が下辺にきている場合とかは最低限設定しないと意味ない >>99 それはそうなんだけど確率論というのはどこに収束していくかだからそもそもの論点が違うかもね。 もちろんこの話は局面だからそう感じやすいし、このようなわかりやすい場面はゲームとか以外ではあまりないからそう感じるのも凄く納得ですけどね。 サイコロは回転させて落としてテーブルに振動を加えることによって 何度か目を変えることができる >>106 そういう言葉遊びは嫌いじゃないけど結果として出るからそのうち実感して分かると思います スレ主が頻繁に持ち出してるポアソンが一体何なのかわからん ポアソン分布のこと? プレイヤーが1のドアを選択する モンティがハズレのドアを開ける プレイヤーが突然記憶喪失になる 目の前に選択可能な2つのドアがある その中の内一つを選ぶと確率は50% サヴァントは、より簡易にした表を掲載 「ドアを変えれば勝てるのは3回の内2回、負けるのは3回の内1回だけ、 しかしドアを変えなければ勝てるのは3回の内1回だけ」と述べる ゲームが1回きりならどうでしょう? >>99 なんでやぎ見せ前に司会洗濯ドア=はずれ事象の確率だすんだ? でなんで事後確率の計算が ☆÷★=(事前確率)÷(事前確率)なんだ (プレーヤ選択ドア=当り)の補事象が(司会選択ドア=はずれ)って言いいたいの? 言いたいことがよく分からんので間違ってるかどうか判断しずらいが 多分どっか間違ってる ベイズの面白いところは情報によって 確率を改定していくとこ たとえば、プレイヤーがAをえらんで、あたりがBCにあると 司会者がどのドアを選ぶか躊躇するのを深い洞察で完全に見破ることができるとAがあたりの確率はゼロに成る それを阻止するために司会者が予め選ぶドアを決めて練習しているとすると2分の1と成る これをベイズの定理だとわかりやすく考えることができる。 >>99 >>100 について詳しく解説とする 事象A : プレーヤ選択ドア=当り 事象B : 司会選択ドア=はずれ P(A) = 1/3 P(B) = 2/3 P(B|A) = 1 ∵当たりは1つだけぢゃ ベイズの定理 すなわち、 P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B) に代入とする すると、 P(A|B) = 1/2 となるワケぢゃ P(A|B) = 1/3に違いないなどと言うのなら P(B) = 1 となる。問題文の吟味が必要ぢゃ ドッピオが1のドアを選択する モンティがハズレのドアを開ける 2つの選択可能なドアがある ディアボロが現れてその内一つを選ぶ 当たりの確率は50% >>115 樹形図は、以下の通りぢゃ プレーヤ 司会 確率 当たり──はずれ 1/3 * 1 = 1/3 ★ はずれ─┬はずれ 2/3 * 1/2 = 1/3 ☆ └当たり 2/3 * 1/2 = 1/3 で、司会がはずれたときの条件付き確率は ★ / (★ + ☆) = 1/2 つまりやはり50%ぢゃ なお、そろそろ就寝する。 >>118 ちがうちがう 何を勘違いしてるかやっとわかったわ。多分。 時間損した気分やわ 司会者はあたりとかハズレじゃないから 仮にプレーヤがAをえらんだら Bの扉を選ぶかCの扉を選ぶか 司会者はどれがあたりか知ってて必ずハズレを開く さあ私はこれを開いたが貴方は変えますか?それともそのままにしますかってなかんじ? 司会者が当てるゲームじゃない みのもんたの「ファイナルアンサー?」みたいなのりの(全然違うがイメージ的に)テレビ番組やで >>119 わしは知能が低くて日本語が苦手なのぢゃ 何を言ってるのかよくわからんのぢゃ 直感で問題文を感じるのぢゃ この直感を否定してはいけないのぢゃ 頭でっかちはきらいなのぢゃ わしに問題文を合わせる必要があるのぢゃ >>119 わしは知能が低くて日本語が苦手なのぢゃ 何を言ってるのかよくわからんのぢゃ 直感で問題文を感じるのぢゃ この直感を否定してはいけないのぢゃ 頭でっかちはきらいなのぢゃ わしに問題文を合わせる必要があるのぢゃ 非ベイズ流確率論では、Pが起こったときRが起こる確率のみを問題にするが、 ベイズ流確率論では、Rが起こったときPが起こっていた確率を問題にする。 何かが起こった時の何かの確率、という考え方自体がベイズ的じゃないですか? 'Let's Make a Deal' host Monty Hall dies aged 96 ITV News-2017/09/30 Monty Hall, one of the US's most popular television game show hosts, has died aged 96, his son has said. Born Monte Halperin on 25 August 1921, for nearly three decades Hall hosted 'Let's Make a Deal', the hugely successful television show that he co-created. なんだ(爆笑 >>99 でない方(>>120 121)が、 >>99 の論理思考を >>99 の文学的タッチ で、忠実に再現&主張されておられる。 よく分かんないのぢゃが、 ベイズを、ぢゃんぢゃん学習して、 高級車をゲットしたいな。 これで以上ぢゃ スレ主なんですがユーチューブでアンチャーテッドやりながらポアソン派はベイズをどう思ってるの?という無言のライブを配信してるのでそこで討論してくれたらうれしいです。 つかガチで頭いいやつ湧いてて草!じゃなくてありがとうございます。 >>127 いったいどこにあたまいいやつがいるんだ? つかポアソンってなんなんだよ 宣伝カスしねよ おまえガチで頭わるいだろ? ポアソン派なんて派閥きいたことないわ まじでこのスレ主いかれてんのか??? ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.4 2024/05/19 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる