実務では使えないけど、数学が嫌いな方向けの超入門書。
あみだくじ必勝
「端を選ぶな」
→いやいや、これは負けることもあるから必勝法ではないからと日本語がいいかげん。
統計学が最強の武器となるワケ
「どんな分野の議論においても、データを集めて分析することで最速で最善の答えを出すことができる」
→あれ?タイトルは武器ではなく、学問だったけど
「エビデンス」が医療を変えた。
EBMを「科学的根拠に基づく医療」、つまり、エビデンスを科学的根拠としており、
そのひとつが妥当な方法によって得られた統計データとその分析結果としている。
データをビジネスに使うための「三つの問い」
・何かの要因が変化すれば利益は向上するか
・そうした変化を起こすような行動は実際に可能か
・変化を起こす行動が可能だとしてその利益はコストを上回るのか
→つまり、ゴール設定が大切だと言っており、これは統計学の世界ではないので、
最強説は崩れた。
「あるある」は当てにならない
「あるある」は「記憶の偏り」によって左右されることが心理学者あるいは認知科学者たちによってすでに実証されている。
→統計学最強はどこにいったんだ。これは心理学であり認知科学でしょ。
「実験計画法」は農場で生まれた
→おかげさまで統計学を学ぶことができました。
ランダムは意外と難しい
→意外でなく、ランダムな乱数は発生させられないんだけど
回帰モデルを使う際は交互作用に注意する
→多重共線性のことをいいたいのかな
著者は計量経済学者ではないので致し方ないと思うが
つまり、統計学によって道び出された結果を、
「経済学的知見」に基づいて判断するのである。
これを「計量経済学者のほうが統計家よりも交互作用項を含む説明変数の選択についてより慎重な検討を行う」と
解釈するのは本末転倒である。
計量経済学者はいみじくも著者が漏らしたように、統計学を学問ではなく「武器」として利用しているのである。
「帰納とは個別の事例を集めて一般的な法則を導こうというやり方、演繹とはある事実や仮定に基づいて論理的な推論により結論を導こうという方法」
→、3章で、「三つの問い」としてゴール設定する必要性について述べたことについて忘れてしまったようである。
ベイズ派と頻度論派の確立をめぐる対立
頻度論派とベイズ派との違いは「事前に何らかの確立を想定するか」「しないか」
「ベイズ的な考え方であれば、「事前確立」という仮定を置くとデータからどういったことがいえるか、という演繹が可能になる。」
→「演繹」の計量経済学という説はどこにいったんだ。
→医学の世界(TDM)で、具体的な例を挙げて、説明してくれればいいのに。壮絶な議論が交わされていることを知らないのかな。
→医学部出身なんだから、ドイツ医学(研究重視)とイギリス医学(臨床重視)という観点で説明すればいいのに。東大出身だから書くわけにいかないのか。
そういえば、分布の話は出てこなかったな。
