統計的優位差で好きを、「あり・なし」はベイズ論的確立で (第三の思考若杉論メモ)
はい(^_^)/結論です
好きを知るには優位差で
二社選択はベイズ論的確立で
以上
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以前(=゜▽゜)お話しした気がするのですが
そのニューバージョンということで
統計学的分析確立とは刺激と反応の統計の数を集めてその中で数の多いものから順に選び
上位3つを提示しているだけものです。
要するに(=゜▽゜)刺激を一定にして与えそこから帰って来る反応を数集めて
多いもの3つ位で全体の85％位になると
優位差がありエビデンスが認められるとしています。
AI,人工知能が(≧∇≦)其れです
例えるとネットショッピングで服を選ぶと
こんなのとか、こんなのも、ありますが!表示され
おっ「好みわかてるでよ」と思うけど
好みが解ってる訳ではありません。
色み色使いとか、デザインとかの刺激する所の1つを
AIが選んで、その刺激するものを一定にして
多く集めた統計からの上位3つ位で85％に成るものを
選んで提示しているので
好みではなく
色使い、とか！デザイン、とかの1箇所の
優位差を提示しているだけなのです。
好みが解るなら嫌いが解るはずです。 ここ重要です
ここでの(^_^)/まとめです
好きそうなのを知りたいのであれば
刺激するもの1つを選び数を集めて統計を取り
上位3つ位で85％に成るものを選び
その相手に選ばせる事をすれば良いのです ここ重要です
相手がその中から選んでいるので
自分で選んだ事になり
好みの中から自分が選んだという、思い込みが招じます
まあ！ある意味( ・∇・)好みち言や～好みではあるけどね
余談(=゜▽゜)ですが
好みと言う場合は、好きも嫌いも知った上でないとね
嫌いもひとつの好みだからね
言い方を替えると ここからも重要です
逆もまた真です、
あいてと向き合う為には、
好きなところも嫌いなとこも好きでないとね
好きなとこ、嫌いなと、ぜんぶひっくるめてそのひとだから
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で(=゜▽゜)ある・なし、のベイズ論的確立ですが
短く行きます
ベイズ論的確立には数式があり
その数式に数字を入力してコンピューターに計算させると数分後に
98％の優位がありますと、パーセントで優位が解ります。
ここで重要なことは
◎ベイズ論的確率は3つではなく、
「あり・なし」の2つである方の確立をパーセントで提示する点。
◎ベイズ論的確率では優位差ではなく
優位である、という点。
◎ベイズ論的確率では、100％もなく、0％もない、という点。
以上三つの概念が重要です
上の三つを(=゜▽゜)まとめて、例えると
宇宙人は、「いる？いない？」です
いることを証明するのであれば、1つの「いる」を提示すれば良い、
「いない」を証明するのならば、宇宙に有る総ての星を調査しなければ成らない、
ただ
私達地球人はいるのですになります
余談(=゜▽゜)でが
ベイズ論的確率は私達が二社選択するときに役立ちます
「する、か！いないか！」などの二社選択のとき
100％も0％も無いのらなするを選び安くなる
やった後悔、やらなかった後悔なら
後悔出来るした後悔ですよ
で後悔する時に重要なことが
中間に立つ者に成る(σ≧▽≦)σです
以上
よんでいただきありがとう御座いました。
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