統計学
いつ止めて選ぶべきか：秘書問題（Secretary Problem）
秘書問題とは、候補者を一人ずつその場で採否を決めなければならないとき、最も優れた人を選ぶ確率を最大にする方法を探る問題です。そのルール、答えが「37%ルール」になる理由、問題が知られるようになった歴史、現実に当てはめる際の注意点を解説します。
記事一覧
日本語の書庫へようこそ。翻訳が未公開の記事にはその旨を表示し、韓国語の原文を掲載しています。
55 件の記事 · 検索キーワード “確率”
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雑学
月に一度は奇跡が起こる、リトルウッドの法則（Littlewood’s Law）
リトルウッドの法則とは、100万回に1回しか起こらないほど珍しい出来事でも、普通の人の人生では月に一度くらい経験するという経験則です。リトルウッドとフリーマン・ダイソンに由来する成り立ち、その背後にある単純な計算、身近な例、偶然との向き合い方を紹介します。
統計学
数字を拷問すれば自白する、pハッキング（P-hacking）
pハッキングとは、望む結果が出るまでデータをあれこれ分析し、「統計的に有意な」数字を作り出すことです。p値の意味からpハッキングの代表的な手口、それが招いた再現性の危機、防ぐための方法までを紹介します。
心理学
やっぱりそうなると思った、後知恵バイアス（Hindsight Bias）
後知恵バイアスとは、物事が起きた後で、その結果を最初から予想できたと信じてしまう心の癖です。初めて実験で確かめられた経緯、三つの現れ方、病院・法廷・投資の現場で起こす問題、そしてバイアスを減らす方法を見ていきます。
統計学
偶然を集めて答えを見つける、モンテカルロ法（Monte Carlo Method）
モンテカルロ法とは、ランダムな試行を数多く繰り返し、その結果を平均して答えを見積もる計算法です。誕生の背景から4段階の仕組み、点を使った円周率の推定などのやさしい例、そして今日の活用分野と限界まで見ていきます。
雑学
悪意より先にミスを疑え、ハンロンの剃刀（Hanlon’s Razor）
ハンロンの剃刀は、愚かさやミスで十分に説明できることを悪意のせいにするなという経験則です。その由来、他人の行動を悪意と読みやすい理由、日常や組織での使い方、そしてその限界までを紹介します。
雑学
失敗しうることは失敗する、マーフィーの法則(Murphy's Law)
マーフィーの法則は「失敗する可能性のあることは、いずれ失敗する」という経験則です。アメリカ空軍のMX981ロケットそり実験とエドワード・マーフィーの逆に接続されたセンサーから始まった歴史、悲観ではなく備えというもともとの意味、なぜか自分にだけ起こるように感じる理由、一方向にしか差し込めないプラグやポカヨケのような防御的設計までを紹介します。
経済学
勝っても損をする、勝者の呪い(Winner's Curse)
激しい競売の末、ついに競売人のハンマーが振り下ろされると、勝った人は歓声を上げます。ところが数日後、冷静に計算してみると、品物の価値をはるかに上回る金額を支払ったことに気づくケースは少なくありません。競争に勝ったという事実そのものが損失の兆しとなるこの現象が、「勝者の呪い(Winner's Curse)」です。 勝者の呪いとは、簡単にいえば「価値が正確にはわ
統計学
変えれば勝てるという逆説、モンティ・ホール問題（Monty Hall Problem）
三つのドアのうち、一つの後ろには車が、残りの二つの後ろにはヤギがいます。私が1番のドアを選ぶと、正解を知っている司会者が3番のドアを開けてヤギを見せ、こう尋ねます。「2番のドアに変えますか？」残ったドアは二つなので、どちらも確率は半々だと感じられますが、実は変えるほうが二倍も有利です。この直感と正解の食い違いを示す有名なパズルが「モンティ・ホール問題（Mon
経営学
使うほど価値が高まる、ネットワーク効果（Network Effect）
友人が多く使っているメッセンジャーほど自分もそちらに移り、出品者が多い中古品売買アプリほど買える品物が増えます。電話も自分だけが持っていてはほとんど役に立ちませんが、周囲に電話が増えるほど、かけられる相手が増えます。このように、使う人が増えるほど製品やサービスの価値も高まる現象、それが「ネットワーク効果（Network Effect）」です。 ネットワーク効
統計学
証拠より先に見るべき数字、基準率の誤謬（Base Rate Fallacy）
健康診断で精度99%の検査が陽性だったと聞くと、多くの人は病気にかかっている可能性も99%ほどだと考えます。ところが、その病気が1万人に一人ほどしかかからない希少疾患なら、話はまったく変わります。目の前の証拠に心を奪われ、「もともとどれくらいよくあることなのか」を忘れてしまうこと。この判断の落とし穴が「基準率の誤謬（Base Rate Fallacy）」です
ロボット工学
未知の空間を自ら描く、自己位置推定と地図作成の同時実行（Simultaneous Localization and Mapping）
見知らぬ建物の廊下を初めて歩くロボットを想像してみましょう。地図もなく、自分がどこにいるのかもわかりません。それでもセンサーで周囲を調べながら少しずつ進み、いつの間にか部屋の形と自分の位置を同時に把握します。このように、地図を描きながら同時に自分の位置を推定する技術が「自己位置推定と地図作成の同時実行（Simultaneous Localization an