現実の問題処理・経験の蓄積

現実の問題処理・経験の蓄積

第22 回京都賞記念ワークショップ 基礎科学部門
　「統計的推論とモデリング」　赤池弘次 より抜粋


・・・・
この式は、
　情報量I(Q:P)が真の分布Qと
　モデルPの平均対数尤度の差であることを示し、
ある人が、
　観測値x に関するモデルP の対数尤度logP(x)を
　P のQ への近さの測定値として繰り返し利用すれば、
　その平均が情報量を定義する量に収斂することを示す。
このことは、
　真の分布がその人だけに固有のものであっても、
　logP(x)はP の良さを判断する量として
　彼にとっては合理的な選択であることを示す。

更に、
　真の分布が社会的にただ一つに決まるという場合には、
　多くの人に繰り返し利用される場合の平均は
　同じ量に素早く収斂するであろう。
これは対数尤度の間主観性（注：補足）を説明するものであり、
　これが対数尤度に基づく
　統計的推論に一種の客観性を与えるとみなされる(2)。
この見方から、情報量I(Q:P)を、モデルP の質を評価する規準、
　すなわち情報量規準とみなすことができる。

注：補足
「相手の立場を考慮する」＝「間主観性」
　間主観性は、主観と主観のあいだの関係。

　統計的推論は何らかのモデルを利用して実行される。
　モデリングの仕事は
　心身の働きによって遂行される知的な活動であり、
　対象のイメージを心に抱くことから始まる。

このようなイメージは、
　関連する客観的知識、経験的知識、
　および観測データの蓄積と
　適切な使用がなくては得られない。

この場合には、必ずしも数学的表現で記述されない、
　あるいは計算機で取り扱えない状況での
　イメージやモデルの構築を効果的に指導する
　原理の展開が必要である。

　筆者の見方によれば、
　このような研究の素材は
　　現実の問題処理の経験の蓄積によってのみ獲得される


＜コメント＞
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