「シグナル&ノイズ 天才データアナリストの「予測学」」（著: ネイト・シルバー）を読みました
読了。
ファイブサーティエイトという選挙に関する予測システム（サイト）を作りオバマ大統領の当選をぴたりと当てた著者の予測論。
予測の権威が裏付けとなる因果関係の考察の重要性を指摘していた下記一節が印象深かった。
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ビッグデータの時代にあっては、このような考え方が一般的になってきている。たくさんの情報に囲まれているときに、誰が理屈など必要とするだろうか。しかし、予測をするときの姿勢として、これは絶対に間違っている。特にノイズの多いデータを扱う経済の分野では致命的だ。統計的な推論は、理論に裏付けされたときに強固なものとなる。少なくとも根本的な原因だけは新家に考えてみるべきだろう。2011年9月の時点で、悲観的な観方にはいくつかの根拠－ヨーロッパの債務危機など－があったことは間違いないが、ECRIは見るべきものを見ていなかった。代わりに、たくさんの変数をごった煮にして、相関関係と因果関係を取り違えたのである。
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あとは遅まきながらベイズ統計の考え方を知れたのが収穫かなぁ。
今どきのスタートアップのトライ＆エラーを高速で回して精度を高めていくっていうのはベイズ統計学の考え方によっていたのね。
