書籍情報

多モデル思考

データを知恵に変える24の数理モデル

ミシガン大学教授Ph.D.スコット・E・ペイジ(著) 統計数理研究所所長椿広計(監訳) (株)ロングテール社長長尾高弘(訳)

  • ¥3,850
  • 432ページ
  • A5
  • 978-4-627-85501-4
  • 2020.11

書籍のカテゴリー

  • 情報工学・コンピュータ

    機械学習・最適化

  • 数学

    確率・統計

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世界約100万人の受講者を熱中させた、数理モデリング講義の書籍化!

「データ」を意味づけ活用するのに、「数理モデル」は不可欠だ。リーマンショック、COVID-19パンデミックといった世界規模の事象から、企業経営、個人の意思決定まで、「何が起こったのか」を理解し、「どうすればよいのか」を判断するには、「データ」と「モデル」の両輪が必要となる。

しかしモデル=現実ではない。モデルごとに異なる説明/予測/判断が出てくることもある。究極的には「すべてのモデルは間違っている」。

ではどうするか。社会、政治、経済、複雑系を縦横に扱う数理モデリングの第一人者スコット・ペイジ氏は、「組み合わせて使う」という処方箋を示す。モデルの多様な「用途」を意識し、単一のモデルにこだわらない態度――これを「多モデル思考(Many Model Thinking)」と名づけ、本書では「数理モデルの7つの用途」と、それを達成するためのミニマムセットとしての「24の数理モデル」を解説。多彩な「多モデル思考の実践例」を披露する。

「データに振り回され、モデルに騙される」から、「多モデルを使いこなして、データを生かす」へ。
現代人必須の教養を身につける一冊。

●数理モデルの7つの用途(=REDCAPE)

・推論(Reason):どんな条件がどんな結果を導くかを明らかにする
・説明(Explain):現象に検証可能な説明を与える
・デザイン(Design):制度、政策、規則の選択を助ける
・コミュニケーション(Communicate):知識や理解を伝達可能にする
・行動(Act):政策・経営判断・意思決定の指針を与える
・予測(Predict):未来の事象や未知現象を予測する
・探索(Explore):可能性を探り、仮説を精査する

●24の数理モデル:
・正規分布
・べき乗則分布
・線形モデル
・凹関数と凸関数
・価値と力のモデル
・ネットワークモデル
・ブロードキャスト、拡散、感染のモデル
・不確実性のモデリング
・ランダムウォーク
・経路依存性モデル
・局所相互作用モデル
・リアプノフ関数と均衡
・マルコフモデル
・システムダイナミクスモデル
・しきい値モデル
・空間/ヘドニック競争モデル
・ゲーム理論
・協力モデル
・集団行動問題
・メカニズムデザイン
・シグナリングモデル
・学習モデル
・多腕バンディット問題
・起伏地形モデル

第1章 多くのモデルで考える人
第2章 なぜモデルなのか
第3章 多モデルの科学
第4章 人間の行動のモデリング
第5章 正規分布:ベル型曲線
第6章 べき乗則分布:ロングテール
第7章 線形モデル
第8章 凹関数と凸関数
第9章 価値と力のモデル
第10章 ネットワークモデル
第11章 ブロードキャスト、拡散、感染
第12章 エントロピー:不確実性のモデリング
第13章 ランダムウォーク
第14章 経路依存性
第15章 局所相互作用モデル
第16章 リアプノフ関数と均衡
第17章 マルコフモデル
第18章 システムダイナミクスモデル
第19章 フィードバックをともなうしきい値モデル
第20章 空間/ヘドニック競争モデル
第21章 ゲーム理論の3つのモデル
第22章 協力モデル
第23章 集団行動問題
第24章 メカニズムデザイン
第25章 シグナリングモデル
第26章 学習モデル
第27章 多腕バンディット問題
第28章 起伏地形モデル
第29章 オピオイド、不平等、謙虚な姿勢

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