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信号検出理論については一旦今回で終わり。
測定の感度をあげれば不幸を減らせる
- 測定の感度を上げることでトレードオフを軽減する
- 信号とノイズの分布を離れさせる
- 感度を上げれば万々歳
法廷における信号検出の感度
- 犯罪の証拠とノイズにおける分布はかなり重なっている
- つまり冤罪などの確率は結構ある
- 目撃証言は作り話であることも多い
- どこに基準を置くかは難しい
- 犯罪者が野放しになる確率を上げるのか、無罪の人を捕まえてしまう確率を上げるのか
- 今だとよほどの証拠がない限り有罪にはならない
- 道徳的評価の問題に正解はない
- 信号検出理論は私たちの価値観と矛盾してないかを確かめる指針となる
科学研究の再現性の危機
- 統計的有意性は信号検出理論とほぼ同じ
- 帰無仮説がノイズであり対立仮説が信号、効果量は感度
- 誤警報は第１種の過誤、ミスが第２種の過誤
- 統計的有意性はベイズ理論でいう尤度のこと
- 最近では効果がなかったという研究も発表されるのが多くなってきている
- 効果があるものだけを見ても、それが偶然なのか必然なのかわからないから
信号検出理論まとめ
- 信号検出理論とはベイズ推論と合理的選択理論を合わせたようなものである
- 世界のあらゆる事象は確率分布している
- なんかしらの事象を観察した際には必ずノイズが入ってくる
- 測定結果には４つの可能性がある
- ヒット：測定が真であり実際にも真である
- 誤警報：測定が真だが実際にはノイズ
- ミス：測定が偽だが実際には真である
- 正棄却：測定が偽であり実際に偽
- それぞれの可能性はトレードオフの関係にあり、基準によって確率が変わる
- 最適な基準は期待効用理論で判断する
参考：人はどこまで合理的か 下
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