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損失の期待値を最小にする統計学【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

損失の期待値を最小にする統計学【統計解析講義基礎】

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損失の期待値を最小にする統計学【統計解析講義基礎】

 

損失の期待値を最小にする行動の決め方を選ぶというのは、本当によい方法なのでしょうか。

 

損失の期待値とは、その状況に何度も直面する機会があるとき、いつもその行動の決め方を選んだときの毎回の損失の平均でしかありません。

 

しかし、実際には、意思決定の機会はそう多いとは限りません。

 

では、期待値を考えることにはまったく意味はないのでしょうか?

 

そうではありません。

 

期待値が意味をもつようにするには、機会を多くする方法を考えればよいわけです。

 

つまり、「大数の法則」です。

 

損害保険のしくみがなりたつのは、各加入者にとっては事故の機会はめったにないが、加入者をたくさん集めたとすれば、保険会社の立場からみれば、事故にあう機会は十分に多く、加入者のうちほぼ一定の割合の人が確実に事故にあうからである。

 

と説明することができます。

 

同じように考えると、新型インフルエンザの問題では、日本にやってくるたくさんの入国者全体を考えると、損失の期待値を減らすことを考えるのは意味があります。

 

しかし、一人ひとりの人にとって、損失の期待値が小さいから安全だという考えを受け入れられるでしょうか。

 

街に出たらウイルスに感染する確率よりも、交通事故にあう確率のほうが大きいから、インフルエンザの心配をするぐらいなら、交通事故に気をつけて街に出たほうがいいという説得を、国民一人ひとりが受け入れるかどうかは、もはや統計学の力のおよぶところではありません。

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