Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• 月をみるもの

  読了日：2021/05/08

  "もちろん現実世界の中における有限個のサンプルに基づく推測はその精度に限界や誤差があり,真の分布が完全に特定されるということは起こり得ない。しかしながら,与えられたサンプルと与えられた確率モデル · 事前分布を用いて統計的推測を行ったとき, その限界や誤差について私たちは知ることができる。統計的推測において, どのような誤差があるのか,どのような限界があるのか,について知ることは「わからない→ 推論 →わからない→…」の繰返しの中にあった私たちに, 拠って立つことができる場所を与えてくれるものなのである”

• shin_ash

  読了日：2022/08/14

  いわゆる“渡辺ベイズ”と言うかWAICについても押さえておこうと思って読んでみた。正直に言うとロジックは殆ど理解できなかった。しかしながら辛うじて言いたいことは何となくわからなくはない。要するに「統計的に絶対の方法は無い」ことを前提に多少でも当てになる推測方法としてベイズ推測を推奨している。それには根拠が必要で、その根拠として“推定の良さ”を測る指標が必要になる。その指標についてのロジックを情報理論的アプローチを基本方針として、解析力学と統計力学を援用して指標のロジックを構成した、と言うことだろう。やりた

• Józef Klemens Piłsudski

  読了日：2016/10/30

  「読み終わった」ことにしたが、半分も理解できてないと思う。本書が説明せんとしていることは「従来的な最尤法に基づく統計学と事前分布を使うベイズ統計は背反するものでなく統一的に説明できる」「従来的な統計学では『非正則なモデル』をうまく推定することができず、非正則なモデルも対応できる点でベイズ統計が有利である」の2点だと思うが、その説明のために統計物理の話が次々出てくるため統計物理を知らない自分にとっては難解だった。内容の過半はベイズ統計の理論的根拠でありすぐにベイズ統計を使って何かやりたい人には向かない。

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  読了日：2025/08/15

  DICネガキャンで、発売より4年くらい前に出た理論論文の話がない。実際情報量基準はもうほとんど直接的な汎化誤差解析で置き換えられ著者は終わったわけだが、当時でももうスタンフォードとかバークレー頑張ってたよね？って思うと海外との隔世は当時から大きかったのかなと。残念なのは情報量基準信者なのでいちいち事後分布の話してるのに漸近飛ばさないと気が済まないことで、まあ欲しい理論はそこじゃないんだけどという感じ。ともかく15年前の本とはこういう感じなのかと

• tsk

  読了日：2020/01/27

  掻い摘んで。まったくもって全体像は理解できていないものの、AICやBICなどの複数の基準の違いを明快に述べている部分がとても参考になったし意味づけが分かりやすかった。前半のものすごい理論的な話と、後半にある実際にどうすればいいか？が共存しているのがすごいテキストだと思う。

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