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データから統計モデルを立てるというのは、現象を分析する系の学問にとってかなり本質的なようだ。

ニュートンのように物理法則を探す場合も、

学力と年収の関係を調べた～のような人文系の調査であっても、

やっていることは、データによくあてはまる数式を探すということだ。

完璧なモデルを作るのは不可能なので、当然誤差はでてくる。

取得データの不正確さによる誤差もあるだろう。

ニュートンの法則は(常識的なスケールでは)誤差がかなり小さく、人文科学では大抵誤差が大きい。

現象を分析する系の学問の他には、

数学や法律のように、ルールを決めてから推論する系の学問もある。

現象を観測してモデルを立てた後、立てたモデルをルールとして推論を行う流れもある。

例えば、ニュートン力学から統計力学に行くなどだ。

というようなよくわからないことを、統計学を勉強しながら思った。

Permalink | 記事への反応(1) | 21:05

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