『統計学を哲学する』目次

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 1
 2 本書の構成 5

第1章 現代統計学パラダイム 12

 1 記述統計 12
    1-1 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 50
 2 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 92
 2 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 136
 2 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 181
 2 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 統計学存在論・意味論・認識論 216

 1 統計学存在論 216
 2 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