Introduction to statistics
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計算手法の詳細を割愛し、統計学の目的や考え方のイメージを理解することに重点を置いた、統計学初級者向け資料
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Introduction to statistics
- 1. 統計学入門 全体像のイメージ的な理解を目指して 2010年10月4日 石川康太 (ISHIKAWA Kohta) Twitter: @_kohta quantumcorgi_at_gmail.com 1
- 2. ご注意 • この資料は個人的な知識をまとめたものです。作成者 の所属する組織とは一切関わりの無いものです。 • 内容は正確なものとなるよう努力していますが、作成 者の不勉強が無いとは言い切れません。不正確な内 容の発生、および本資料の内容を用いたことによるい かなる損害についても、作成者はその責任を負いませ ん。 • おかしな点や、改善点など、お気づきの際にはご指摘 いただけると幸いです。 2
- 3. この資料の目的と前提 目的 前提 •仕事上の問題解決を考える •平均や分散などの確率的 ときに統計学のことも頭に 計算を知っている 浮かぶようになる •正規分布なども知っている •統計学の全体像をイメージ できるようになる •統計学についてとても詳しい というわけではない •必要な個別トピックの調査 検討にすんなり入れるよう •統計学についてきちんと になる 勉強するのが面倒臭い …となれたらお得ですね …という方 3
- 4. 概要 • 統計学とは何か？ – 統計学が扱う問題とその目的 • 確率モデルとパラメータ – 統計学の基本的な道具とその使い方 • 回帰分析 – よく用いられるモデルとしての実例 • 検定 – 統計的検定の考え方 • モデル選択 – より進んだトピックとして • ベイズ統計学の初歩 – 頻度主義統計学とは異なる世界を覗く 4
- 5. • 統計学とは何か？ • 確率モデルとパラメータ • 回帰分析 • 検定 • モデル選択 • ベイズ統計学の初歩 5
- 6. 統計学とは何か？ • データの中にある構造を見つける 構造？ データ 実現 観測 データ 真の構造 データ 構造 確率モデル データ 確率変数 6
- 7. 統計学とは何か？ • ランダムな現象をモデル化 – ノイズがある – 非決定論的な現象 不確実性のモデル化 – 現象の背景がよくわからない 真の構造に近いと思われる確率モデルを 想定してデータに合わせ込む 統計学がやっているのはほとんどこれだけ （だと思います） 7
- 8. • 統計学とは何か？ • 確率モデルとパラメータ – 確率モデル – 具体例 ～歪んだコイン投げ – パラメータの推定量とその性質 – 最尤法（推定量の構成） – 歪んだコイン投げの最尤推定 • 回帰分析 • 検定 • モデル選択 • ベイズ統計学の初歩 8
- 9. 確率モデルとパラメータ(母数) • 確率モデル＝確率分布の想定 確率モデル 確率変数（データ） パラメータ データ が生起する確率 ＝ 想定した確率分布 確率分布のパラメータをデータに合わせ込めば モデルが完成する 9
- 10. 確率モデルとパラメータ(母数) • 具体例 歪んだコイン投げ – 歪んでいて、表・裏の出る確率がよくわからないコイン 確率モデル データ （H,H,T,H,T,H,T,T,…） H・・・n回 T・・・N-n回 N回コイン投げをしたらHがn回出た パラメータ ：表が出る確率 合わせ込んだパラメータ 表が出る確率は 裏が出る確率は なぜこの合わせ込みが良いと言えるのか？ どうやって合わせ込むとこうなるのか？ 10
- 11. 確率モデルとパラメータ(母数) • 推定量とその性質 推定量 データXを使って真のパラメータ値θを推定したもの はデータXの関数 データの具体的な値による になったら嬉しい データは確率変数 も確率変数！ 確率変数としての の 性質を調べる必要がある の平均や分散を知りたい 11
- 12. 確率モデルとパラメータ(母数) • 具体例 歪んだコイン投げの推定量 ：明らかにnの確率分布を考えれば良い 平均が真のパラメータ値 に一致 平均 不偏推定量 平均が真のパラメータ値に等しくなる推定量 (unbiased estimator) 推定したい各パラメータについて、不偏推定量を見つける ことができれば、データから偏りの無い推定ができる ・実際に不偏推定量を見つけるのは簡単ではない。 ・近似的不偏性で我慢することも多い。 12
- 13. 確率モデルとパラメータ(母数) • 分散はどうなっているか？ 平均値のまわりでバラツ キがある 分散 ならバラツキはゼロとなる 一致推定量 無限にデータを集めれば推定量は (consistent estimator) 確率1で決まった値をとる 推定量が一致性を持っているなら、安心して大量のデータ を集めてくればよい ・不偏性と一致性を兹ね備えた推定量を見つけることが目標となる ・一致性は大抵の場合満たされる（大数の法則、中心極限定理） 13
- 14. 確率モデルとパラメータ(母数) • 不偏性と一致性 バイアス 不偏性のある推定量 不偏性のない（偏った）推定量 N大 N小 一致性 14
- 15. 確率モデルとパラメータ(母数) • 不偏推定量の分散の性質 – 一般に、推定量の分散は小さければ小さいほど良い • 分散が小さいなら真のパラメータからのズレが小さい – ところが、一般に不偏推定量の分散は一定の下限値よ り小さくすることができない（データ数固定の場合） クラメール・ラオの下限 データXが与えられたとき、不偏推定量の分散について次の不等式が成り立つ 不偏推定量の中で最も分散が小さいもの 最小分散不偏推定量 15
- 16. 確率モデルとパラメータ(母数) • 最尤法 推定量 はデータのどんな関数にすればいいのか？ 今得られているデータXは、 最も得られる確率の高いデータが実現したもの だと考える。 最尤法 今得られているデータXが実現する確率 を最大化 するようなパラメータを推定量とする。 16
- 17. 確率モデルとパラメータ(母数) • 最尤法と最尤推定量 最尤推定量 はデータXを固定して を の関数と見たもの 尤度関数 推定量を構成する方法は最尤法以外にも色々ある 最小二乗法、MAP推定、ベイズ推定、… 尤度関数はとても重要な量で、様々な場面で顔を出す フィッシャー情報量、AIC(赤池情報量規準)、ベイズ統計… 17
- 18. 確率モデルとパラメータ(母数) • 具体例 歪んだコイン投げの最尤推定量 データ X=（H,H,T,H,T,H,T,T,…） が起こる確率 （Hがn回出た場合） これを で微分してゼロと置くと… 最尤推定量 直観的な推定量と同じものが得られる 18
- 19. 確率モデルとパラメータ(母数) • 最尤法についての注意 – 最尤推定量は必ずしも不偏性、一致性を満たさない • むしろバイアスが掛かりやすい性質がある • AICなどによる推定量を用いて補正したりする 有名な例：正規分布モデルの分散の最尤推定量 は不偏推定量ではない！ 分散の不偏推定量は 19
- 20. • 統計学とは何か？ • 確率モデルとパラメータ • 回帰分析 – 回帰分析と線形モデル – 最小二乗法について • 検定 • モデル選択 • ベイズ統計学の初歩 20
- 21. 回帰と線形モデル • 回帰 －よく用いる確率モデルとして – 回帰は確率モデルの枠組みから見ると少々特殊 回帰モデル xが与えられたときのyの条件付き分布を 平均 、分散 の正規分布と想定 確率の乗法定理 パラメータ の合わせ込みに xの分布の形は影響しない xの分布は考えなくてよい （適当に想定したことにする） 21
- 22. 回帰と線形モデル • 何が線形？ – パラメータについて線形 • xについては線形でなくてもよい 全て線形モデル！ これを一般化するとカーネル法と呼ばれる一連の手法に繋がる データについて非線形な構造を処理する一般的な方法 カーネル多変量解析、非線形SVM(カーネルマシン)、etc… 22
- 23. 回帰と線形モデル • 最小二乗法と最小二乗推定量 最小二乗法 について非線形な場合は の関数 となる。 – 最小二乗推定量は線形モデルなら最尤推定量に一致 – 最小分散不偏推定量になっている – パラメータの任意の線形結合 について、 は最小分散不偏推定量(ガウス・マルコフの定理) 23
- 24. • 統計学とは何か？ • 確率モデルとパラメータ • 回帰分析 • 検定 – 検定とは何か？（推定と検定の違い） – 帰無仮説と対立仮説 – 検定のイメージ – 検定統計量の構成 • モデル選択 • ベイズ統計学の初歩 24
- 25. 検定 • 検定は何をするのか？ 推定 モデル 推定量を 確率モデルを想定し、 計算 データを使って推定量を求める データ 検定 モデル 検定統計量 の分布関数 仮説の 帰無仮説 棄却判定 パラメータ値 に対する仮説 データ 検定統計量 25
- 26. 検定 • 検定における帰無仮説と対立仮説 帰無仮説 正しいのかどうかを確かめたい仮説 対立仮説 帰無仮説が正しくない時に成り立つ仮説 パラメータの1点を定める仮説：単純仮説 一般の複合仮説では、検定が 複雑になったり発見的な手段を パラメータの範囲を定める仮説：複合仮説 用いる必要があったりする。 ・帰無仮説が正しいときに対立仮説を採択する誤り 第1種の誤り ・対立仮説が正しいときに帰無仮説を採択する誤り 第2種の誤り 第1種の誤りの確率を一定以下に抑えつつ、第2種の誤りの確率を最小化したい 26
- 27. 検定 仮説が正しいとするとまず起こらない はずのこと(棄却域)が起こるのは、 仮説が間違っているからだ！ と考える • 検定のイメージ 帰無仮説が正しい 対立仮説が正しい 時のtの分布関数 時のtの分布関数 適当な統計量 （例えばt統計量） t tの実現値 がこの範囲に 入っていたら帰無仮説を棄却 棄却域 棄却域は普通、帰無仮説が正しいときの統計量の分布関数に対して 裾側5%（有意水準5%）となるように定める。 27
- 28. 検定 • 検定統計量の構成 検定統計量の例：t統計量 分散未知の正規分布における平均値パラメータの検定 （μ0は平均パラメータの帰無仮説） tは自由度(N-1)のt分布に従うことが分かっている t分布に基づく検定を構成することができる – 検定統計量の構成方法は無数にある – どの統計量を使うかで検定の良さ（検出力）が変わる 28
- 29. 検定 • 最強力検定とネイマン・ピアソンの補題 最強力検定 対立仮説が成り立つとき、帰無仮説を棄却する 確率が最大となる検定方式 •単純帰無仮説を単純対立仮説に対して検定する問題の場合は、 ネイマン・ピアソンの補題により最強力検定を明示的に構成できる。 •一般の複合仮説の場合は、最強力検定を構成することは難しい。 尤度比検定などの（最強力検定とは限らないが）一般的に適用 できる手法を使う。 29
- 30. • 統計学とは何か？ • 確率モデルとパラメータ • 回帰分析 • 検定 • モデル選択 – 回帰モデルの例 – 最尤法の限界 – AIC(赤池情報量規準) • ベイズ統計学の初歩 30
- 31. モデル選択 • 色々なモデルの中でどれが一番良いのか判定したい 3 例：回帰モデルの次数 2.5 線形回帰モデル 2 1.5 1 いったい何次のモデルが 0.5 6次回帰モデル 一番妥当なのか？ 0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 オーバーフィッティング、過学習 素直な発想：最尤法の拡張 尤度が一番高いモデルを 常に最高次のモデルが 選べばいいのでは？ 選ばれてしまう 31
- 32. モデル選択 • 最尤法の限界 別の 可能性 データ × 実現 計算に使用 モデル データ 尤度関数 別の 可能性 データ × 最尤法は実現データのみに着目してモデルを作る モデルが吐く別のデータ（可能性）に対応できない 別のデータでは全く的外れでも、実現データに合って さえいれば(尤度が高く)採用される。 汎化性能が低い 32
- 33. モデル選択 • 期待平均対数尤度 ーデータの「別の可能性」を考慮 期待平均対数尤度 真の分布でデータ 最大対数尤度（パラメータ値を Xについて平均 最尤推定量としたときの対数尤度） 最大尤度をデータについて平均することで 『別の可能性』を考慮に入れる でも実際は データの真の分布がわからないので平均を計算できない 期待平均対数尤度の不偏推定量を考えたい！ 33
- 34. モデル選択 • AIC(赤池情報量規準) －最尤法のバイアス補正 実データを用いた最大対数尤度と期待平均対数尤度の間の バイアスを近似的に計算することができる データ 最大対数尤度のバイアス補正 ダミー変数 最大対数尤度 バイアス補正項 （平均されて消える） AIC(赤池情報量規準) パラメータが多すぎる ことによるペナルティ 34
- 35. モデル選択 • バイアス補正の効果 – 尤度最大で選んだ場合は、モデルの次数が大きいほど 良いとみなされる – AIC最小(符号に注意！)で選んだ場合は、モデルの複 雑さが適度に補正される AIC最小モデル – 情報量基準 (Information Criterion)は 確率モデルの構成法により AIC,TIC,BICなど様々ある 尤度最大モデル (6次まで) 35
- 36. • 統計学とは何か？ • 確率モデルとパラメータ • 回帰分析 • 検定 • モデル選択 • ベイズ統計学の初歩 作成者の力量不足により、ベイズの – ベイズ統計学とは？ 項目については表面的な色彩がより 強いものとなっています。 – ベイズの定理と事前分布 至らない点など、ご指摘頂ければ – ベイズ推定 幸いです。 36
- 37. ベイズ統計学の初歩 • ベイズ統計学とは？ – 新しい！…わけではない(Thomas Bayes,1763) – 「物事が起こる確率」だけではなく、「物事が起こったと き、その原因の確率」を考える。 頻度主義的考え方 風邪を引いた人は 原因 結果 確率0.9で咳をする 風邪を引いた 咳をした ベイズ的考え方 風邪のせい 咳をした 咳をした人が風邪を引いている 確率は0.8である 原因と結果の因果関係を 逆転して考える 37
- 38. ベイズ統計学の初歩 • 典型的な疑問点 – 風邪かどうかはもう決まっているので、確率も何もない んじゃないか？ • (確率1で断定できるような)十分な情報があればその通り です。 • 不確実性（確率）と不完全情報（情報が足りない）を同じ に扱うという考え方です。（主観確率） – 最尤法と同じじゃない？（「結果データが起こる確率」に 着目） • 適当な前提の下で同じです。（事前分布が定数） 38
- 39. ベイズ統計学の初歩 ： • ベイズの定理と事前分布 Aが起こったという条件の下で Bが起こる条件付き確率 ベイズの定理 原因（A）と結果（B）を入れ換えることができる ただし、原因Aの確率分布 を知らなければならない 事前分布 事前分布は観察前に持っている経験や情報、信念を反映 ・「経験的に、この人は0.3の確率で風邪を引いていそうだ」 ・「情報が無いのでこのメールがSPAMかどうかは五分五分だ」39
- 40. ベイズ統計学の初歩 • ベイズ推定 – パラメータ推定の場合、原因がパラメータで結果がデー タに対応する 尤度関数 データXが得られたとき、 パラメータ値がθである確率 40
- 41. ベイズ統計学の初歩 • ベイズ推定 – 色々な方法がある。 – 基本的には、ベイズ統計学で現れるのは推定量の単一 の値ではなく推定量の確率分布 頻度主義的 ベイズ的 単一の推定値が欲しい場合は 何らかの縮約をする必要がある 41
- 42. ベイズ統計学の初歩 • ベイズ推定 MAP推定 事後分布を最大化 事後分布の期待値 事後分布における パラメータの期待値 その他にも、期待損失最小化などの方法がある 42
- 43. ベイズ統計学の初歩 • ベイズ的な考え方は何が嬉しいのか？ – モデルの不確実性を直接扱うことができる • パラメータの（事前、事後）分布が不確実性を表現 – 柔軟なモデリングが可能 • 階層ベイズモデルなどを用いることで、より直観をストレ ートにモデル化することができる（参考文献を参照） • ベイズ的な考え方の問題点 – どこかで必ず事前分布を恣意的に決めなければならな い（無情報量事前分布とかもあるが…） – 計算が難しくなりがち • ベイズの定理を用いる際に本質的に高次元の多重積分 が必要になる …その他にも諸説があります 43
- 44. まとめ • 統計学の基本的な考え方と、少しアドバンストなトピッ クを眺めました。 • 実際は個々の項目について非常に複雑な発展的内容 があるものの、基本を押さえておけば何とか追える… んじゃないかと思います。 • 確率過程や時系列解析、学習理論、情報理論との関 連など、ここでは全く触れなかった分野もたくさんあり ます。 – でも基本は同じです！ 確率モデルを考えて、データに合わせ込む 44
- 45. 参考文献 • 統計学全般 – 入門統計学/共立出版 • 学部1年の講義で買わされたもの。改めて読むと意外とわかりやす い。初心者向け。ネイマン・ピアソン流の古典統計学で、ベイズ的なト ピックはない。 – キーポイント確率・統計/岩波書店 • わかりやすいが範囲は基本的な内容のみで広くない。その割に中心 極限定理の証明が載っていたりする。 – 自然科学の統計学/東京大学出版会 • 記述は難しめだが、広範で深い記述。実験データ分析のトピックもあ り実戦的（たぶん）。 – 入門数理統計学/培風館 • 統計学の理論的な背景をきちんと書いている割に、同様の他書に比 べわかりやすい。部分的にしか読んでいない。 45
- 46. 参考文献 • モデル選択 – 統計科学のフロンティア3「モデル選択」/岩波書店 • 情報量規準に基づくモデル選択がわかりやすい。後半はより情報理 論的な話が書いてある（と思われる）。 – 情報量統計学/共立出版 • モデル選択とその周辺。古い本だが、普通の本にはあまり載ってい ないことが書いてあって面白い（と思う）。 – Model Selection and Multi-Model Inference/Springer • 情報量規準と尤度比検定など、どういう状況で何を使うべきか、実践 的な基礎が書いてある（らしい）。 • 多変量解析 – 統計科学のフロンティア1「統計学の基礎」 • 多変量解析が簡潔にまとまっている。「統計学の基礎」とは言い難い が…。 46
- 47. 参考文献 – カーネル多変量解析/岩波書店 • カーネル法を用いて非線形系に拡張された多変量解析の本。わかり やすいらしい。 • ベイズ統計学 – 統計科学のフロンティア4「階層ベイズモデルとその周辺」 • ベイズモデルの便利さがわかりやすく理解できる。 • 数値計算 – 統計科学のフロンティア12「計算統計2 マルコフ連鎖モンテ カルロ法とその周辺」 • サンプリングなどの数値的な手法が詳しく載っている。語り口が面白 い。 47