前言
「貝氏統計」是英國數學家托馬斯・貝葉斯(Thomas Bayes,1702~1761年)所提出的統計方法,其特點是可以靈活地運用「主觀機率」。
可是這種靈活彈性並沒有受到大多數科學家的青睞。自貝氏統計問世以來,在長達兩百多年的時間裡,絕大部分的歲月都埋在漫長的寒冬當中。
然而,時代並沒有棄貝氏統計於不顧。
隨著時代的發展,貝氏統計反而因為其彈性的優勢,使得活用範圍愈來愈為廣泛。從垃圾郵件的判斷,乃至大數據分析,現代對於貝氏統計的應用,例子可說不勝枚舉。
我們平時所接觸的傳統統計學需要「資料」,如果沒有資料,就無法「進行討論」。與此相比,貝氏統計的優勢在於,即使沒有事前的資料,也可以在假設的同時進行討論,在獲取資訊的同時更新機率。
不僅限於此,貝氏統計在根據結果尋找原因、根據未來尋找過去等方面的應用也很活躍。
換言之,無論是從歷史還是從計算的角度來看,貝氏統計都屬於「未來創造過去」的領域。
過去曾像這樣經歷過寒冬的學術領域,不單只有貝氏統計而已。近年來迅速崛起的人工智慧(Artificial Intelligence,AI)也曾經歷過兩次寒冬,如今總算迎來輝煌的時代。
忘了先向大家自我介紹。
我目前在隸屬日本防衛省的海上部隊──海上自衛隊擔任數學教官,為航空學生這些飛行預官教授課程。
學生之中儘管也有不擅長數學的人,但仍有不少學生通過集中單元逐步學習,從而克服不擅長數學的心魔。
「過去不擅長的部分,隨時都可以重新改寫。」──這是我多次從學生身上學到的道理。
初次學習貝氏統計的人、過去曾熱心學習貝氏統計卻持續原地踏步的人、不擅長機率和統計的人,以上這類讀者皆為本書主要鎖定的對象。
本書是一本濃縮單元精華來介紹貝氏統計學基礎的入門書。
對於初次學習貝氏統計的人而言,「符號」和「條件機率」是兩道難以逾越的障礙。尤其是「條件機率」,最大的障礙就是難以直觀地理解。
因此本書利用容易想像的具體範例,針對這兩大障礙進行圖解,加以鉅細靡遺的解說。
只要認真地閱讀,讀者將會一步步地掌握貝氏統計中所使用的符號、圖像及精華,使這門統計法成為您日常生活中不可或缺的利器。
●「改寫過去」的貝氏統計
「所有的過去都可以被改寫。」
「由未來創造過去。」
這是宇宙物理學家、理論物理學家佐治晴夫所說過的話。
對於一直認為「過去無法改變,能改變的只有未來」的我來說,這些話無疑是一記當頭棒喝。
我曾在電視節目中,看到一位名人生動地描述他自身過去的失敗體驗,我想那就是通過改變未來而改寫過去的結果吧。痛苦的過去和失敗的體驗,被編輯成連接到現在的「導線」。
像這樣通過改變未來,把痛苦到幾乎想徹底抹消的過去,改變成輝煌回憶的人,在我們的身邊比比皆是。我想,這個改變的過程或許就名為克服吧。
國中考試、高中考試、大學考試,凡是全國級的大型考試,我都有過落榜的經驗;然而佐治晴夫先生的話,好幾次都帶給我面對未來的勇氣。而且,這些話不僅能帶給他人勇氣,在實際的數學中也是成立的。
可以改寫所有過去的數學──那就是本書將要介紹給大家的貝氏統計。
讓我們通過本書,來改寫過去吧。