＜物の動きを読む数理－情報量規準AIC導入の歴史－＞
「第22回京都賞記念講演会」
2006年11月11日（土）午後1時～4時30分
赤池 弘次 （Hirotugu Akaike）
日本 / 1927年11月5日（78歳） 統計数理学者、統計数理研究所名誉教授
「情報量規準AICの提唱による統計科学・モデリングへの多大な貢献」
情報数理の基礎概念に基づく、実用性と汎用性の両方を兼ね備えた、統計モデル選択のための規準 Akaike Information Criterion（AIC) の提唱により、データの世界とモデルの世界を結びつける新しいパラダイムを打ち立て、情報・統計科学への多大な貢献をした。
講演 赤池弘次博士 （基礎科学部門 受賞者）
以下講演メモ
「なっとくがいくまで考え続けることが大切」
実用性と汎用性
知識を有機的に利用することの有効性を体感
自他の生命の尊重が道徳の基本と認識して安心
時間とともに変動する現象の解明を目指す －＞ ＡＩＣ
予測 －＞ 確率－＞ 期待値－＞ 行動決定の目安
数が増えると統計が確率になる
温故知新
生み出す仕組み（モデル）
データを利用してモデルを特定
生糸工場の解析（異常の判断）
不規則振動の解析（ パワースペクトル いすゞ自動車 ）
システム特性の測定（運輸省 自動車・船・建物
プログラム作成：１９６４年 世界的に先駆的）
セメント解析（秩父セメント）
複雑なものの制御 システムの特性を求めたいが難しかった
（理論：カルマン 伊藤清 他）
変動が大きな実プロセスでは実用化は困難
モデルの次数の評価法 －＞実用化
（セメント １９７２年 ＴＩＭＳＡＣ １９９１年に高い評価を得る）
火力発電所例
水量・燃料・空気 の調節 ５Ｆビル
ＡＲモデルの効果
現場が評価する発言
実プロセスは日本から（例 世界のボイラーへの利用）
一般のモデルの誤差？
尤度（ゆうど）
もっともらしさは確率ではない
過去から現在：確率
現在から過去を見る：ゆうど
真理への近さ・遠さを情報量で測定できる
モデルの調整
ＡＩＣの必要性（ＡＩＣが小さいものが良い）
１９７１年 －＞ １９９２年 統計学の理論的貢献掲載の書物に掲載
１９７４年 応用分野からの積極的な反応
哲学者の反応
哲学 ＡＩＣ
オッカムのかみそり パラメータ２
仮説の提案 モデルＰ
真理 推論
新しいモデルの開発
モデルを自由に作る
ベイズ・モデル
パラメータの分布
客観・主観－＞ベイズを徹底的に調べる－＞！！！
単に一つのモデルに過ぎない
ベイズモデルの実用化
経済モデル
地球物理観測
具体的な問題に具体的な方法を考える
問題をとこうとする目的意識とこれを追求する粘りが実現
研究者の意欲と粘りは目覚しかった
ＡＩＣが生まれた
やろうとしたら目的を明確にして粘り続ける
0 件のコメント:
コメントを投稿