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データ解析によって得られた統計的なモデル(ブラックボックスモデル)の中身を解釈するという愚行

統計モデルの中身の解釈はできません、という話です。

一番簡単な例として、線形の重回帰分析を行って、その回帰係数を各変数の寄与度として解釈する人、いますよね。そんな解釈、意味ありません。

ちなみに、理論的に数式を組んでいって、物理モデルを構築した後に、いくつかフィッティングパラメータが残ってしまい、そのパラメータを統計的に最適化することもありますよね。その最適化された値さえも、実は解釈できません。

少しでも統計が入ってしまえば、すべてブラックボックスモデルになってしまうのです。グレーボックスモデルなんてありません。ホワイトボックスモデルか、ブラックボックスモデルかのどちらかです。

それはなぜか、の具体的な理由は有料とさせていただきます。内容は新しい情報が入り次第、随時更新します。また人気が出てきたら値段を上げてみるかもしれません。

統計モデル、つまりブラックボックスモデルもしくはグレーボックスモデル、の解釈に関する真実を知りたい方はぜひご購入ください!

ちなみに、わたしは、ブラックボックスモデルを、他の情報から解釈しようとせっせと研究中です。そのあたりの状況についても追記されるかもしれません。

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