【核心】モンティ・ホール問題で、あなたの情報センス教えます

コメント

注目のコメント

• 沙魚川 久史

  東京理科大学イノベーション研究センターフェロー / SECOM オープンイノベーション推進担当 代表者リーダー・ セコムオープンラボ 総合ファシリテーター

  ・2019年04月23日

  思考実験として面白いですね。社会の変化が加速するなかで初期動機に固執するなという指摘は重みがありますね。
  バイアスなくフラットに考慮する一方で、何を大切にするかの“ぶれない軸”は大切で、軸があるからこそピボットがうまく機能する面もありますよね。強い想い入れは時として強力な武器ですから、フットワークの軽さとうまく両立していきたいですよね。
  
  
  ---
  情報更新前の数字に固執してしまうと、実際の期待値を読み誤り、ライバル会社の後塵を拝することになってしまうかもしれない。
• 佐々木 一寿

  研究者、ジャーナリスト、編集者、作家、経済評論家

  ・2019年04月23日

  第2回を書かせていただきました。確率と予測に関しては、今後のビジネス利用が大きく期待されるところです。将来に起こる可能性を正確に予測できれば、そのビジネスパーソンはより優位にプロセスを進めることができるでしょう。
  
  ただ統計、つまり数字の読み方が適切でなければ、その判断は必敗にも繋がりかねません。
  ベイズ統計では、事前確率と事後確率という概念があります。これを理解することが、変化の著しいビジネスの意思決定をより的確にすることに繋がっていきます。
  
  少し難しい概念で、これには私自身も非常に悩まされたのですが、みなさまには楽しく実感していただけるようにユニークなエピソードとともにまとめてみました。
  
  ぜひ、ご覧いただけましたら幸いです。
  
  【追記】そういえば、キャリア選択の意思決定もそうかもしれませんね
• 山崎 俊彦

  東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻　教授

  ・2019年04月23日

  Wikipediaにもあるように、プロも巻き込んだ議論になるほどのモンティ・ホール問題。
  
  モンティ・ホール問題
  https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A2%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%BB%E3%83%9B%E3%83%BC%E3%83%AB%E5%95%8F%E9%A1%8C
  
  
  ビル・ゲイツ氏をして(DNN以前に)「今後は統計の時代」と言わしめる程ビジネスに直結する数学です。
  https://diamond.jp/articles/-/82532
  
  
  どーーーーーーーしても納得行かないという方は日曜プログラミングにはもってこいですよ！