極値分析で解き明かすリスク予測の科学【ChatGPT統計解析】
観測される最大値と最小値の極値を分析し、予想される極値を予測することは重要です。最大値は二重指数分布に従い、最小値はワイブル分布に従います。これにより、再現期間と発生確率が推定できます。例えば、洪水や干ばつのリスク管理、機械やシステムの耐久性評価などに応用されます。最大値の二重指数分布は洪水管理や航空機設計などに、最小値のワイブル分布は信頼性工学や材料科学などに貢献しています。また、再現期間と生起確率の概念を用いて、特定のイベントが特定の期間内に起こる可能性を数学的に評価できます。
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目次 極値分析で解き明かすリスク予測の科学【ChatGPT統計解析】
最大値、最小値である観測極値
「黄河を治める者は中国を制す」という言葉があるように、古代耕地経済は水流に基礎をおいてきました。
また、水路は交通手段としても重要です。
近代においても、原子力発電の廃棄処理問題、化石燃料の環境問題に対し、水力発電によるエネルギー供給の重要性が見直されています。
このとき、生命と財産を洪水と渇水から守る必要があります。
前者に対しては、１年間356日の毎日の流量の最大値が問題となります。
また、最大降雨量、最大降雪量、年度渇水値などが重要となります。
一方、システムの寿命を考えれば、その構成要素の少なくとも１つが故障すれば、システム全体の故障に至る直列システムでは、最小値が問題となります。
また、システムを構成するすべての要素が故障したときに、全体としての故障に至る並列システムでは、構成要素の寿命の最大値が問題となります。
このような最大値、最小値である観測極値を解析し、さらに起こりうるべき極値を予想することが重要となります。
最大値の分布は二重指数分布
１年間の最大水量で考えれば、１日の水量の365回分からの最大値の分布を考えることになります。
ある種の条件（もとの分布が指数タイプ）のもとでは、この最大値の分布は二重指数分布といわれるやや特殊な分布となります。
この分布により、工学上のさまざまな重要な諸問題が解決されました。
たとえば、洪水管理をはじめとし、航空機体設計における着陸負荷・突風問題、気圧・降水・降雪量・降雨量・気温などの気象学への貢献がなされています。
また、洪水に対しては、慣習的な法則「河川を統制するのに、現在までの最近N年間に観測された最大値の２倍に耐えるダムを建設せよ」に理論的根拠を与えるものとなりました。
最小値の分布はワイブル分布
一方、鎖の強度を考えた場合は、鎖を両側から引っ張ると作用反作用の法則ですべての環に同一の負荷が加わるため、それを構成する一つ一つの環の強度の最小値が鎖全体の強度を決定します。
このときの最小値の分布は、確率論の分野では比較的よく知られた「ワイブル分布」に、多くの場合したがうことが、経験的にも理論的にも知られています。
ワイブル分布は形状母数（JISではmにて表現）と呼ばれる母集団の形を決定する値をもちます。図に示しますように、ｍが変わることにより母集団の形が変わります。
また、図に示すように、信頼性工学の分野において重要な役割を果たす故障率が経過時間ｔに対しｍの値により増加（ｍ＞１）、一定（ｍ＝１）、減少（ｍ＜１）との対応関係があります。
材料が繰り返し応力で破壊するときはｍ＝４、ボールベアリングの摩耗はｍ＝２、電子素子の故障はｍ＝0.8、造りたてのスクリーニング実施前の半導体はｍ＝0.3などが知られており、故障に至るまでの物理的・化学的根拠に基づき、決定される重要な母数です。
再現期間と生起確率
今、洪水が１年間に確率１％で起こるとします。
この洪水は、平均的に何年間隔で起こるでしょうか（これを再現期間といいます）。
また、３０年以内に生じる確率はどの位でしょうか。１年当たりの生起確率が0.01ゆえ、１年に平均的に0.01回起こると考え、これが100年間続けば、１回起こることになります。すなわち、1÷0.01＝100とすればよいことになります。
また30年以内に生じる確率は、30年間を通して起こらない確率（1−0.01）30＝0.74を１から引けばよいので、0.26となります。
ChatGPTに聞いてみた
プロンプト
あなたは最高のデータサイエンティストです。
極値分析で解き明かすリスク予測の科学について解説してください。
#制約条件：
ですます調の平易な日本語で
文字数は1000字程度
情報ソースも記述してください。
ChatGPTの回答
極値分析は、データサイエンスの中でリスク予測における重要な手法です。極値とは、データの中でも極端に大きな値や小さな値を指します。この手法は、極値を特定し、それらが将来のリスクにどのように関連するかを理解することで、予測モデルを構築します。
例えば、洪水や地震などの自然災害のリスクを予測する場合、過去の極端な気象データを分析することが重要です。極値分析では、過去のデータから極値を特定し、それらが発生する確率や影響を評価します。これにより、将来のリスクを推定し、適切な対策を講じることが可能になります。
極値分析には、様々な手法がありますが、代表的なものには極値分布のモデリングやピークオーバースレッショルド法があります。極値分布のモデリングでは、極値を特定するための統計モデルを構築し、ピークオーバースレッショルド法では、ある閾値以上の極値を対象に分析を行います。
情報ソース：田中正太郎 (2018) 『データサイエンス入門』、オライリージャパン発行
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