第143回（中部支部 第60回）講演会　オンライン開催

データドリブン統計学が盛んになり、アルゴリズム統計学が注目されている。一方で、因果関係やメカニズムを解明する視点を忘れてはならない。
そこで、観察データと実験データの違いを明確にし、製造業の品質管理では今まで通り実験計画法を重視することを強調する。
講演内容は次のとおりである。

1. 決定木やランダムフォレストの発明者であるLeo Breimanの基調論文
   Statistical Modeling: The Two Cultures”(2001)をごく簡単に紹介する。
   この論文のDiscussionがとても面白い。特に、D.R.CoxとL.Breimanの
   やりとりがExcitingである。その要約を紹介する。
2. 早稲田大学経営システム工学科について紹介させていただく。
3. 相関・擬似相関・偏相関についてごく簡単に解説する。
4. 実験計画法における有名な事例を物語風に紹介する。
5. 層別の落とし穴について極端な例であるが紹介して、注意喚起する。
6. 観察データと実験データの違いについて、回帰分析でよく遭遇する結果や実験計画法の特徴を交えて解説する。
7. ビックデータがあれば、そこから実験データを作れるかについて議論する。