大塚淳
（2020年10月30日刊行，名古屋大学出版会，名古屋, iv+242 pp., 本体価格3,200円, ISBN:978-4-8158-1003-0 → 版元ページ）
【目次】
序章 統計学を哲学する？ 1
1 本書のねらい 12 本書の構成 5
第1章 現代統計学のパラダイム 12
1 記述統計 121-1 統計量 13
1-2 「思考の経済」としての記述統計 16
1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 19
2 推測統計 21
2-1 確率モデル 23
2-2 確率変数と確率分布 27
2-3 統計モデル 35
2-4 推測統計の世界観と「確率種」 43
第2章 ベイズ統計 50
1 ベイズ統計の意味論 502 ベイズ推定 57
2-1 仮説の確証と反証 58
2-2 パラメータ推定 59
2-3 予測 62
3 ベイズ統計の哲学的側面 63
3-1 帰納論理としてのベイズ統計 63
3-2 内在主義的認識論としてのベイズ統計 65
3-3 ベイズ主義の認識論的問題 71
3-4 小括：ベイズ統計の認識論的含意 88
第3章 古典統計 91
1 頻度主義の意味論 922 検定の考え方 97
2-1 蓋然的仮説の反証 97
2-2 仮説検定の考え方 100
2-3 検定の構成 101
2-4 サンプルサイズ 106
3 古典統計の哲学的側面 107
3-1 帰納行動としての検定理論 107
3-2 外在主義認識論としての古典統計 109
3-3 頻度主義の認識論的問題 119
3-4 小括：ベイズ／頻度主義の対立を超えて 130
第4章 モデル選択と深層学習 135
1 最尤法とモデル適合 1362 モデル選択 140
2-1 回帰モデルとモデル選択の動機 140
2-2 モデルの尤度と過適合 142
2-3 赤池情報量規準（AIC） 144
2-4 AICの哲学的含意 146
3 深層学習 153
3-1 多層ニューラルネットワークの構成 154
3-2 深層モデルの学習 157
4 深層学習の哲学的含意 160
4-1 プラグマティズム認識論としての統計学 160
4-2 機械学習と徳認識論 164
4-3 深層学習の哲学的含意 171
第5章 因果推論 180
1 規則説と回帰分析 1812 反事実条件アプローチ 186
2-1 反事実条件説の意味論 186
2-2 反事実的因果の認識論 189
3 構造的因果モデル 199
3-1 因果グラフ 200
3-2 介入とバックドア基準 204
3-3 因果探索 208
4 統計的因果推論の哲学的含意 210
終章 統計学の存在論・意味論・認識論 216
1 統計学の存在論 2162 統計学の意味論 221
3 統計学の認識論 225
4 結びにかえて 228
参考文献 231
あとがき 237
索引 239
