ニュートン 2020 9月号 ベイズ統計超入門

ニュートンは、時折つい買ってしまう。タイトルに惹かれるのはもちろんとして、開くと中はイラストや写真で溢れている。しかも中身はそこまで専門的ではないので、素人に分かりやすいというのがポイントだ。

今回のベイズについてもイラストもそうだが例も分かりやすく、まさに超入門。結果Bが得られた時に原因Aによるものである確率を出すのがベイズの定理だそうで、例で興味深かったのが「本当に感染している確率」と「オオカミ少年が嘘つきの確率」。

前者は10万人に百人の感染者がいるとして、感染者が陽性と判定される確率が99%、非感染者が謝って感染とされる確率が3%だと、陽性と1回判定されたところで陽性である確率はなんと3.2%。これが2回判定して陽性だと52%。これを聞くと、改めて今のCOVID-19の「感染者」って統計的にどうなのだろう？と心配になってしまう。報道番組では色々な専門家を読んでいるけど、いつも統計学の専門を呼んでほしいと、と思っている。

オオカミ少年もなかなか面白く、仮に当初少年が嘘つきであった可能性が10%だったとし、空振り1回で28%、2回目で57.6％、そして4回目で９割を超えてくる。面白いのは5回空振りしたとに6回目にオオカミが現れても、95.6%とあまり減らないことだ。一度失われた信頼は簡単には取り戻せない、というあたり実感とマッチして改めて統計学の面白さを感じた。