ベイズ統計とは?ビジネスで近年使われている統計手法!

2019-08-24 / 統計学

- ビジネスで統計やデータ分析を行うにあたって、近年外せない流派(考え方)となっている「ベイズ統計学」について、統計学を知らない人でもわかりやすいように解説します。

この記事の要約

ベイズ統計は以下の3要素と言えます。

  1. ベイズ統計は頻度論が行う「絶対的な答え」というのを求めない
  2. 複数の可能性がある場合に、それぞれの可能性に対する確率を算出する
  3. ビジネスでは、算出された可能性に基づいて、判断を下していく

これまでの一般的な統計学(頻度論)はビジネスへ応用しにくい

世間一般で「統計学」といいますと、通常は「ネイマン・ピアソン統計学」や、「頻度論」と呼ばれる統計学です。この統計学の考え方においては、「客観確率」という客観的に定義できる確率を確率そのものの定義として用いています。

一方で、ベイズ統計は「主観確率」の考え方を用いているのですが、違いは何かとすると、その人の主観的な考え方が入っているかという点です。

これも一体何なんだ、と言われそうですが、例えばこのような問題を考えてみてください。あなたが道を通りかかるときに、次にすれ違う人は男性でしょうか?女性でしょうか?そのパーセンテージは? おそらく、あなたはその時の直感に基づいて、確率を答えると思います。これが、主観確率です。

逆に、頻度論の「客観確率」では、実際に次に通りかかる人が男性か、女性か調べます。そして、調べた結果を用いて確率とします。

その他にも色々あり、この話も延々と続けられますが、ほどほどにしておきます(笑)

ビジネスで統計を使うにあたっての問題

ここで、ビジネスで応用したりするのに、「頻度論」が問題となるポイントは何でしょうか?

それは、「実際に集計しないといけない」という点です。

集計を行わなければならないということは、「未来の予測が難しい」ということを意味します。もちろん、頻度論ベースの統計学においても、未来の予測が行われたりしますが、頻度論に算出された確率は、実際に観測された状況下においてでしか使えない確率であることをきちんと理解しておく必要があります。実際に観測されたデータを用いた「客観的確率」を用いるということは、このようなことを意味します。

しかし、ビジネスの世界において、近年では自然界においてもこれまで観測されたデータとは全く異なる状況になり、それまでのデータがそのままでは使えないことが多くなる状況にあります。そこで、「ベイズ統計」で使われている「主観的確率」が重要になってきます。

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