【日曜eLV】ICTを支える「考え方」シリーズ：S03 統計学・確率論・情報理論の考え方 (無料) ＊おかげさまで，シリーズ通算43回目．

※「ICTを支える『考え方』シリーズ」は，どのトピックから参加されてもOK :-) な構成となっていますので，はじめての方も，ぜひご参加ください．
※考え方シリーズには，おかげさまで，これまでに，IT業界の皆様だけではなく，学生の方から，大学名誉教授の方まで，多彩な方々，のべ800名様を超えるご参加をいただき(ありがとうございます！)，おかげさまで，シリーズの全体像に近いコンテンツを揃えることができました．そのためか，全トピックのつながりを再確認したい，といったご要望もあり，より探究を深めていただくため，また，これまで無理をしてご参加いただいていた，遠方の方々のご負担を少しでも軽減するため，2019年より，各トピックを，休日の少人数開催により，リピート予定です．開催のお知らせは，現在，eLVイベントページ（Connpass）にて行っておりますが，こちらの旧eLVイベントページ（Doorkeeper）でも，時々，ご案内させていただきます．

統計学・確率論・情報理論について

データが揃う前に推理をするのは，致命的な間違いだよ．事実に合う推理をせず，知らず知らずのうちに，推理に合うように事実を捻じ曲げてしまうからね．
- Arthur Conan Doyle, Sherlock Holmes

統計学，確率論，情報理論の根本にある考え方は，不確実性への対応です．その動機は，不確実な世界を，できる限り確実に捉えて安心したい，不確実な未来を，できる限り予測して安心したい，という人間の欲求です．この欲求を満たすための応用こそ，価値ある応用といえるでしょう．

しかしながら，この三者を生かせるかどうかは，使い方次第です．リーマンショック前の経済予測，最大震度予測，臨床効果予測など，統計学，確率論を応用した専門家の判断や予測は，けっこう外れています．専門的であるということが，志向や都合の偏りである可能性を考慮しないと，AI（人工知能），ML（機械学習）といった技術が，妄想マシン，詐欺マシンを作り出してしまいます．

一方で，品質管理や，マネーボールといった，成功例を見ると，因果関係を見据えた，データの選定と更新が，重要だとわかります．入力が偏れば，出力も偏る，ICTの専門家に，必須の思考です．

さて，統計学は，データを分類・整理したり，傾向や関連性を評価・分析したりする方法の研究分野であり，確率論は，不確実な事象の，確からしさを評価する，数学の理論です．そして，情報理論は，統計学と確率論に基づいた，情報の捉え方，伝え方，扱い方に関する理論です．

統計・確率の考え方は，ICT分野のみならず，ほぼ全ての学問分野，ビジネス分野で必須の考え方であり，その重要性が低下することは無いでしょう．統計学，確率論，情報理論について，それぞれの考え方を関連付け，まとめて理解しておくこと，そして，応用における失敗例，成功例から，その特性と限界を知っておくことは，現代のICTに関わる人々にとって，多くの場面で役に立つこと，間違いなしです．

ICTを支える「考え方」シリーズと，勉強会資料について．

知性の真の姿は，知識ではなく，考えを組み立てる力です． - Albert Einstein

「ICTを支える『考え方』シリーズ」のページ では，シリーズ全体の解説，各トピックの解説，過去開催分の勉強会資料，および，参加者の皆様の声をお届けしていますので，ぜひ，ご参照ください．本シリーズでは，過去に開催しましたトピックも含め，同じトピックを複数回開催予定であり，各トピックは，個別にご参加可能です．

内容（予定）

2019年9月15日（日曜）

 　1 導入編
 　  判断，人工知能，自律自動車，I, Robot，AIとIA．
 　  学習，かわりつつある世界の捉え方．
 　  不確実性，ICT システムと不確実性，不確実性への対応．
 　  学習目標
 　2 基礎編
 　  ＊Rのデモを交えながらの解説になります．
 　  確率論の考え方．
 　  統計学の考え方（応用上の注意点を含む．）
 　  情報理論の考え方．
 　3 応用編
 　  意思決定とインフォメーション・ゲイン．
 　4 まとめと，主な参考資料等

対象者

• 分野や規模を問わず，データの分析や設計に関わりたい方，関わりそうな方．
• データの分析と推測手法，その特性と限界を，根拠をもって説明できるようになりたい方．
• 統計学，確率論，及び，情報理論を，個別の知識ではなく，関連した考え方として，頭の中のニューロンをつなげたい方．
• R言語を使ってみたい方．
   （言語の講習ではありませんが，デモを多用していますので，感覚がつかめると思います．）
• 専門的な勉強をする前に，統計，確率，及び，情報理論の考え方を知っておきたい方．
• 学生さんも，参加ＯＫです．
• 直前でのキャンセルが続く場合，以後のお申込みをお断りすることもございます．何卒ご理解，ご協力のほど，よろしくお願いいたします．）

主なキーワード（予定）

確率論（Probability theory），統計学（Statistics），情報理論（Information theory），確率空間と公理（Probability space and axioms），事象（Events），確率（Probability），確率変数（Random variable），確率測度（Probability measure），期待値（Expected value），相互独立事象（Mutually exclusive events），条件付き確率（Conditional probability），ベイズの定理（Bayes' theorem），尺度水準（Level of measurement），母集団（Statistical population），標本（Sample），記述統計（Descriptive statistics），推測統計（Inference statistics），平均値（Mean），中央値（Median），最頻値（Mode），外れ値（Outlier），四分位数（Quartiles），偏差（Deviation），平均偏差（Average deviation），分散（Variance），不偏分散（Unbiased variance），標準偏差（Standard deviation），共分散（Covariance），相関係数（Correlation coefficient），疑似相関（Spurious correlation），潜伏変数（Lurking variable），確率分布（Probability distribution），大数の法則（Law of large numbers），中心極限定理（Central limit theorem），正規分布（Normal distribution），箱ひげ図（Box-and-whisker plot），離散確率変数（Discrete random variable），確率質量関数（Probability mass function, PMF），連続確率変数（Continuous random variable），確率密度関数（Probability density function, PDF），推測統計（Inference statistics），頻度論的推定（Frequentist inference），ベイズ推定（Bayesian inference），パラメタ空間（Parameter space），ABC（Approximate Bayesian Computation）アルゴリズム，マルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov chain Monte Carlo, MCMC），統計モデル（Statistical model），線形回帰（Linear regression），統計的仮説検定（Statistical hypothesis testing），カオス理論（Chaos theory），情報量（Information content），エントロピー（Entropy），同時エントロピー（Joint entropy），特定条件付きエントロピー（Specific conditional entropy），条件付きエントロピー（Conditional entropy），相互情報量（Mutual information），カルバック・ライブラー情報量（Kullback–Leibler divergence），インフォメーション・ゲイン（Information gain），ID3アルゴリズム（ID3 algorithm），ブラックスワン（Black swan），マネーボール（Moneyball），詐欺科学と統計（Pseudoscience and statistics），AI（Artificial Intelligence，人工知能）とIA（Intelligence Amplifier，知能増幅器），R言語，R Studio，RStan，etc.

開催概要

■ 日時：

• 2019年9月15日（日曜）13:00-16:30（最長18:00頃まで疑問解消OK!）（12:30開場）

■ 会場：

  CO-CreationLABO
  会場案内はこちら
  Googleマップはこちら

  〒102-0093 東京都千代田区平河町1-4-3平河町伏見ビル2F
  ※ドリンク（有料）あり．
  ※初回参加，もしくは，連絡先に変更のある方は，お名刺をご用意いただけると嬉しいです．（利用目的は下記．）

- eLVオフィシャルサイト，またイベント告知サイトなどへの掲載目的として，勉強会，交流会風景の撮影を行わせて頂くことがあります．掲載へ不都合が御座います方は，恐れ入りますが運営スタッフまでお申し出下さい．
- 次の目的で，ご参加のみなさまに関する個人情報を，いただいたお名刺より収集いたします．
「eLVイベント情報配信」「ニュースレターの配信」「イベント・サービス企画のための調査・分析 」この他，収集目的がある場合は，収集時に通知いたします．

■ Time テーブル：

時間	内容
12:30 - 13:00	受付
13:00 - 13:10	主催者挨拶
13:10 - 16:30	本編（随時休憩 :-) ）
16:30 -	ディスカッション＆雑談タイム：18:00頃まで疑問解消OK!．

R言語について

Rは，統計学者によって，統計的リサーチ用に設計された開発言語であり，開発環境，実行環境と共に配布されるフリーソフトウェア（GNU）です．統計学の考え方を反映した言語設計，インタラクティブ性の重視，グラフィック機能の充実，レポート機能の充実，また，パッケージ形式による拡張機能，データや文書の提供が，豊富に行われていることなどから，統計的リサーチ用言語の，デファクト・スタンダードとなっています．一方で，統計学に特化したDSLであるため，その習得においては，Java，C#，Pythonといった，汎用言語を習得するようにはいきません．統計学，確率論，統計的分析手法の知識が前提，データの型はVectorが基本，単純な演算の理解にさえ，線形代数（行列）の知識が不可欠になります．とはいえ，わかりやすいグラフィクスによる，理論や分析手法の可視化は，統計学，確率論，情報理論の考え方を理解するために役立ちますので，当勉強会では，Rの配布形態の1つである，RStudio を使用します．

参加者の皆様の声（S03 過去開催分のアンケートより）

「とてもおもしろかった．流れるような説明で，素直に頭に入りました．独学で理解はしていましたが，整理できて良かったです．インフォメーションゲインは，初めて知りました．」「例示が多く，一貫しているのが分かりやすかった．」「情報をどういう観点でみるのか，具体例とともに知ることができました．」「数式だけだと難しいですが，薬学の話やネコカフェの例があり，わかりやすかったです．」「Rのデモがとてもおもしろかった．」「アニメーションやグラフが美しく，マネたくなりました．」「情報理論は良書があまりなく，情報理論の解説がよかった．情報理論の説明を重視してほしい．」「確率がある程度既知の内容だったので，より統計・情報理論によった話に力点が置かれると嬉しかったです．」「むずかしかった・・・でも，おもしろかったです．学んでみたいと思います!!」「内容がもりだくさんで，おもしろかった．」「題材が Cat cafeでよかった．もっと時間がほしかった．」「過去に勉強したはずのことのほとんどを忘れていることに気づかされました．」「量が少し多過ぎたかも．でも今日のゴールの全体像をお話いただけたのがよかった．資料やRなどのコードシェアはとてもよい．」「非常に有意義に，体系的に，知識をブラッシュアップできた．」
「確率論が，統計学だけでなく，情報理論にまで関わっていることは，新たな発見だった．」「とても勉強になりました．」「おもしろかった．全体をかけ抜けることでわかる関連性もある．」「今までわからなかった帰無仮説，対立仮説の所が少しわかった．」「とてもおもしろかった．（もっと）ITとの関連部にフォーカスがあってもよい．ネコがかわいい．」「正規分布の導入の話，Rでのシミュレーションがよかった．」「リラックスできる雰囲気でよかったです！」「落ち着いた雰囲気で，集中できました．」「すごくわかりやすくて面白かったです．また参加します．別のに．」「確率の設定は，自己責任（という新たな発見があった）．」「『統計学といっても，判断は人 or AIが正す手段を持つこと』に気づいた．」「（説明やまとめ方が）ていねいに記述しています．」「ポイントがまとまっていて，分かりやすかった．」「デモも多く，理解しやすかったです．」「自分のレベルが良くわかった（悪い意味で...）．」「大学で学んだ事，情報処理技術者試験のこと，日々の業務のことが，この勉強会で結びつくところがあり，楽しませてもらいました．他のシリーズでもそのような発見がありそうなので，また参加します．」「IGと圧縮の関係は新鮮だった．」「経済学や経営学の勉強会を期待しています．」「Rの手軽さ，スキャッタープロットなどの一部手法が，新たな発見だった．」
「とても分かりやすく情報も多いのにコンパクトで，とても良い時間でした．無料なのがおしいくらいだったので，PayPalでの案内があり，よかったです！」「（資料がとてもよかった）読み物として非常に読みごたえがあり，まとまっているので，素晴らしいと思います．」「（資料がよかった）内容が濃く，自習に非常に参考になりそうです．」「Keywordを最後にリストにしてくれたのがよかった．」「考え方シリーズで最も興味のあるテーマだった．」「統計学，確率論，情報理論，それぞれの関連性がわかったのでよかったです．」「おもしろかった．でも，自分で手を動かして，スプレッドシートの数値を操作しないと，しっかりとはわからないと感じた．」「数学の知識があったらもっと楽しかっただろうと思いました．ありがとうございました．」「有償でもよさそうな．PayPalには賛同します．」「情報理論を別枠でもやってほしい．」「とても興味深く聞かせて頂きました．他のタイトルも（特に分野横断的な話，S00でしょうか？）是非聞いてみたいです．また参加させて下さい．」「このシリーズでは，楽しく勉強させていただいています．」「考え方シリーズに，まんべんなく出たい．」

シリーズ企画・制作及び講師

株式会社 CRE-CO 戸﨑 貴裕（とさき たかひろ）

マイクロソフト株式会社，日系IT企業２社，ベンチャー企業などで，ソフトウェアアーキテクト，開発コンサルタント，開発エバンジェリストなどの職種を経た後，株式会社CRE-COの主催する，eLV勉強会向けに，シリーズものの勉強会を提案．その第1弾として，2016年より，「ICTを支える『考え方』シリーズ」を，企画・制作しています．これまで，考え方シリーズにご参加いただきました，800名を超える皆様，ありがとうございます．今後ともコンテンツの充実を図ってまいりますので，ご関心をいただけましたら幸いです．

■ITエンジニアコミュニティeLVとは？

eLVはスキルアップに資する誰でも参加可能なコミュニティです．

※ICTを支える「考え方」シリーズのページ
http://www.elv.tokyo/mindsets/

※他のイベントはこちらからチェック下さい．
https://elv.connpass.com/

※メンターのいる勉強部屋情報はこちらからご覧いただけます．
http://hfs.connpass.com/

※Co-Creation BAR（ICT関係者の集うBAR）のイベントはこちらからチェック下さい．
https://elv-ccb.connpass.com/