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ベイズ統計論

◆ ベイズ統計論 ( 降水確率70%の意味 )

 
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欧米諸国と違いバケーションという考えが浸透して無い日本は正月、GW、お盆が長期休暇が取れるチャンスですが、長期休暇は天気が気になります。天気予報の精度は年々上がっていると思うのですが3日先が晴れでも曇りや雨に変わったり、逆もあるので予報はあくまでも目安として利用しています。数日先の天気をピンポイントで正確に予報出来る手段を確立すれば大きな需要があり、ビッグビジネスになるそうです。
 
 さて天気予報で降水確率 70%などと言いますが、この確率の分子と分母は何かご存知ですか、気象庁の説明では降水確率 70%とは、「 70%の予報が100回出されたとき、およそ70回は1ミリ以上の降水がある」と言うことです。
 
 どういう状態の時に70%の予報を出すのか知りたいのにその点は言及してありません。これは気象という非常に複雑な事象を判断するが故の様です。
 
 気象変化は生き物みたいなものですから全く同一の気象コンディションは存在しないのです。 一般的な統計学では同一状態を同一事象と見なして確率を論じますが気象の場合は勝手が違います。
 
 予報は気象予報士がしていますので、そこには人間の経験や勘も含められた人の判断が確率に込められているのです。
 
 10年前に1mm以上雨が降りそうだと判断していた気象状態と、予報経験や実績を積み上げてきた現在では微妙に異なる事になります。気象予報の精度も改善しなければなりませんから当然と言えば当然です。
 
 この様に人の経験や技量、勘が活かされる確率を統計学に加味したものをベイズ統計学と言います。起源は古いのですが心理学の分野などで注目され、コンピューターの進歩と伴に発展してきたのは、1990年以降です。
 
 例えば左、真ん中、右と3つの扉があったとして、それぞれが選ばれる確率は等しく1/3と言えるでしょうか。もしどれかの扉に○の記号が書いてあればどうでしょうか。
 
 もしもこの様な場合の確率が、経験的に1/4、1/2、1/4であるとわかっているならば、その経験を取り込んだ確率を採用します。気象予測もそうですが警察の捜査、顧客動向の解析など、心理要因が入り込む場合に『 ベイズ統計論 』が活用できます。

 

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