リスクの短編 (第5回) バイエス,教材だけで生きる男

・リスク・ジョニー・ストーン (5) バイエス,教材だけで生きる男

バイエスの研究は,の不確実性をで測ることができるという刺激的な考え方を証明し,また,我々が得た情報に基づいて絶えず修正される未知の確率を,客観的な世界の経験から推論する方法を提供している.

トーマス・ベイエスのような科学史上の名人にとって,書くべき個人的な人生物語が全くないことは,非常に奇妙なことです.この点では,ベイエスが生きている間に非常に低俗であったことが示されています (あるいは,赤くない),一方,そのような作家が私に非常に大きな不便をもたらしました.

• トーマス・ベイス しかし,ベイエスは退屈な人間である.彼はイギリスの田舎に住む非主流派牧師で,平日の仕事はおそらく村のみんなで広場舞踊を組織することだった,そうではないですか,ミサ,それは村が彼を愛していると言われている.ただ,ちょっとした伝説的な外見は,彼は多くの伝説のように,生きている間に本も出版しなかったことです.もちろん,ほとんどの伝説ではない人もそうでした.また,ベイエスは,神の存在を証明したいという可能性論の研究に専念することを決定しました.

  バイエスは死後,論文の手稿と100ポンドをプリンスという伝道者に残した.このプリンスもまた奇妙な男であり,精神文明と物質文明の建設はバイエスよりもどこまで上達したかわからない.彼は自由意志が神によって授与されたものだと考え,アメリカの独立も神の意志であると証明する論文を書きました.フランクリンとアダムス・スミスは彼の親友であり,また,彼は趣味のときに保険会社に料金モデルを手伝い,非常に多く関与していました.

  バイエスの死後3年,プリンスは彼の追悼論文を出版した.しかし,この論文の時代表記の意味は学界に認められ,さらに20年待たされた.論文の中で,バイエスは,この問題を研究することを意図した.もし私たちが,ある出来事の発生回数と発生しない回数をしか知らないなら,他の情報がない場合,その出来事の発生確率をどのように計算すべきか.

  前回の『リスクの物語』の例を振り返ってみよう. 『ワームモーバーと神の曲線』. 例えば,1万品を抽出し,12品の廃棄物を発見した製品について,その製品について廃棄率が0.1%になる確率はどれくらいでしょうか. 現実生活では,この問題は,誰もが物事の観察が常に限られているため,私たちが見るものがどの程度真実を反映しているかを知りたいと思います.

  ベイエスは,新しい情報で古い情報を絶えず修正し,修正の基礎で確率の信頼性を高めることを実践した.これは伝説における先行概率と後行概率である.この問題について,ベイエスは論文で典型的な例を示している.

  

  テーブルにボールが投げられ,任意の場所に止まる. そして,別のボールを何度も投げて,それぞれ最初のボールの左側と右側を回転する回数を計算します. もちろん,ここで合理的に疑問を呈することができます. それは,なぜ我々がテーブルにボールを投げると,なぜ最初のボールを2つ目のボールで回転しないのか,私はあなたの質問が良いと思うが,私は答えようとしません. 結局,第2のボールの左側と右側の回数を介して,最初のボールの停留位置の確率を直接推論することができます.

  この例では,最初のボール停留位置について直接与えられた確率は前向きの確率であり,第2のボールの状況に基づいて推論された最初のボールの停留位置修正の確率は後向きの確率である.つまり,ベイエスの方法とは,私たちの認識は私たちの認知能力に制限されており,したがって私たちは常に更新された情報で私たちの見解を修正する必要があります.そして,哲学的な高度に上昇すると,世界の起源はおそらくランダム性を持っていないでしょうが,私たちの能力はそのような起源を認識するのに不十分なので,私たちは既にある証拠に基づいて推定,または推測するだけです.

  この文章は,おそらく,これまでで最も魅力的な部分です.

  シンソウが市内で2つのモールを開設し,新しいモールの人流は総人流の60%を占めている.この時点で,任意の顧客がシンソウにとって,60%の確率で新しいモールの顧客である.これは先行確率である.旧モール施設は管理が怠慢で,従業員の訓練レベルも低い.

  

  最も簡潔な答えは,思太郎が直接この人に,この人がどこにいるのか尋ねるということです. もちろん,その人はおそらく",あなたは推測している"と答えるでしょう. (あまりにも卑劣です),思太郎はどのように推測すれば,より大きな正しい確率を持つことができるのでしょうか?前向きな確率から考えると,思太郎は新しいモールのマネージャーを探すべきです.新しいモールの人流は古いモールよりも大きいからです.しかし,苦情から考えると,新しいモールの苦情は全体の1/3に過ぎません.

  生まれながらの名前なきベイエスは,現在,統計学,AI,ゲーム理論,遺伝学といったほぼすべての教科書に登場し,多くの大学卒業試験の受験者に無数の問題を引き起こしている.彼の作品は,一方,の測定可能なの不確実性という刺激的な考え方を証明し,一方,客観的な世界の経験から未知の確率を推論する方法を私たちに提供している.この推論は,私たちが受け取る情報に基づいて絶えず修正される結果である.この考え方は,我々のリスク管理の目標と実践に不協和である:動的な変化の市場において,不確実性がある場合,いかなる結果や意思決定も,我々の最新かつ最も包括的な情報に対する推論に依存し,そのような推論は終わりなきものである.

中国定量投資学会より