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内容紹介
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。
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
著者略歴
大塚 淳(オオツカ ジュン ootsuka jun)
1979年生まれ。2008年、京都大学大学院文学研究科博士課程研究指導認定退学。2011年、京都大学博士(文学)取得。2014年、インディアナ大学修士(応用統計学)、同大学博士(科学史・科学哲学)取得。現在、京都大学大学院文学研究科准教授、理化学研究所AIP客員研究員。著書、The Role of Mathematics in Evolutionary Theory(Cambridge University Press, 2019)
タイトルヨミ
カナ:トウケイガクヲテツガクスル
ローマ字:toukeigakuotetsugakusuru

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