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Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム,コンピュータ・サイエンス,統計学

統計データからの知見と直感?のせめぎ合い

2018年01月08日 | 統計学

引き続き,陸王の4回目を見ている。

ソールの見直しを進言するシューフッターに,「最新マシンから得られた100項目以上のテストデータと,過去10年の全レース結果を解析して完成させたものだ。なんの問題があるんだ。」とお怒りモード。

それに対して「統計学的データは大事ですが,選手は生身の人間です。パソコンのデータだけをみて判断するのは危険です。」と反論。

どっちもどっちだけど,「パソコンのデータだけをみて判断するのは危険」というのも程度問題。データをちゃんと解析して出した結果ならいいんだけど。結果ありきの解析だとそりゃだめだよね。

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重回帰分析の用途---「陸王」より

2018年01月08日 | 統計学

いまやっとこさ,録りだめしていた「陸王」の第三回を見ていたのだけど,今回の話は陸王のソールにするシルクレイの最適な硬度を得るための試行錯誤の物語だった。

シルクレイの開発者は,繭を圧縮する工程パラメータを行き当たりばったりに求めようとしていた。開発者の助手を務める主人公の息子は,それに何の提言もできなかった。

幾多の失敗のあげく繭を煮る温度が関係するのではないかと,これまた偶然気づくわけだが,その根拠が開発者曰く「感だよ!感!!」。

息子は工学部卒とのことだったけど,「製品の硬度」を従属変数として「繭を圧縮する工程パラメータ」,「繭を煮る温度」を独立変数として数点のデータを得て重回帰分析(あるいは非線形回帰)をすれば,もっと速く正確に最適解が得られたのではないか?

その他にも重要なパラメータがあるやも知れず。

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