スコット・e・ペイジ

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多モデル思考 データを知恵に変える24の数理モデル

スコット・e・ペイジ

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784627855014
ISBN 10 : 462785501X
Format
：
Books
Publisher
：
森北出版
Release Date
：
November/2020
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
スコット・E.ペイジ, 椿広計, 長尾高弘 ,  

Content Description

すべてのモデルは間違っている→だから、組み合わせて使う。いかにして、手元のデータから現象を説明し、未来を予測し、制度を設計し、議論・対話し、判断を下すか。そのために、現代人が持っておくべき“数理モデルのミニマムセット”とは。社会、政治、経済、複雑系を縦横に解析する、モデリングの第一人者による珠玉のテキスト。

目次 : 多くのモデルで考える人/ なぜモデルなのか/ 多モデルの科学/ 人間の行動のモデリング/ 正規分布：ベル型曲線/ べき乗則分布：ロングテール/ 線形モデル/ 凹関数と凸関数/ 価値と力のモデル/ ネットワークモデル〔ほか〕

【著者紹介】
スコット・E.ペイジ : ミシガン大学教授、サンタフェ・インスティチュート外部研究員。複雑系、政治科学、経済学を専門とし、特に生物学・経済学における「多様性」の機能を明らかにした研究で知られる

椿広計 : 東京大学大学院工学系研究科修士課程修了、東京大学工学部助手、慶應義塾大学理工学部専任講師、筑波大学社会工学系助教授・大学院ビジネス科学研究科教授、統計数理研究所教授兼リスク解析戦略研究センター長・副所長、（独）統計センター理事長を経て２０１９年より情報・システム研究機構理事・統計数理研究所長。現在、品質工学会会長、横断型基幹科学技術研究団体連合副会長、日本品質管理学会顧問（元会長）、応用統計学会理事（元会長）

長尾高弘 : １９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、（株）ロングテール社長。技術書を中心に訳書多数（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

Customer Reviews

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Book Meter Reviews

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  • りょうみや

    読了日：2021/05/15

    現実は複雑なのでモデルは物事の一つの側面しか捉えることができない。そのため一つのモデルでは現実の理解に不十分なのでいくつものモデルを組み合わせる必要があるというのはその通りだと思う。しかしこの本の数値モデルはよく見かけるものをただ図鑑的にただ詰め込んだ印象で、それぞれの関連はわからない。モデルではなく研究分野概要となっているものもある。おそらく大学初年度の理系向けの内容。

  • yyhhyy

    読了日：2021/09/25

    統計学本には余りでてこない数理社会学系のモデル（経済・政治・人類・生態・感染等々）を1人の教授が紹介し多モデル視点で見ることを説く一般教養の書籍化。

  • shin_ash

    読了日：2020/12/19

    一言で言えば、こう言う本が欲しかった。モデルの切り口で対象を理解する訳だが、モデル故に全ては表せない。だからこそ多様なモデルで対象を理解して行こうと言うことである。とはいえ、それを実践するには極めて広範囲の知識が必要なだけでなく、それを使いこなす広い視野と高い視点と何よりそれらを統合するセンスが要求される。本書はそう言った営みへのガイドを果たしてくれるだろう。あれこれつまみ食いしていたが、「なるほどそうつながるのか」から「ここは欠けてたな」まで色々と気づきがあった。また椿先生の後書きが良い。素晴らしい。

  • 鴨長石

    読了日：2021/04/17

    モデルは不完全だからこそ複数を組み合わせて考えるべきだという趣旨には完全に同意する。本書で挙げられた数々のモデルを頭の片隅に置いておけば、マスメディアの似非科学に騙されることも少なくなるだろう。とても有意義な本、と言いたいところなのだが、訳がちょっとひどい。毎章のように明らかな誤訳がある上に、原文のニュアンスがつかめないような表現も多々ある。この訳者の名前は「要注意」として覚えなければと思ってしまった。

  • shrzr

    読了日：2021/01/10

    現実を近似するモデルのショーケースといった趣。すべてのモデルは誤っていて、しかしモデル化することで得られる知見は多い。だからこそ、モデルを組み合わせることで単一モデルの欠点を補い、有効性を上げることを説く。

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