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No.5ベストアンサー
- 回答日時:
企業でSQCを推進する部署の者です。
みなさんの回答を見て、私は少し違う意見です。先生のおっしゃることには賛成です。
私の勤務先では、「帰納」と「演繹」に分けて説明しています。
フィールド試験の結果は帰納的に検討して「経験則」「実験式」などと言われる知識として蓄積されます。ここから答を導きます。
一方、明確な物理式があれば、「演繹的」に(AならばBである的に)答を出すことができます。
具体的には、気液混合流の流れ解析は、現在明確な物理式が無いので、エアコンの配管中の流れ解析は実験室データを使って実験式を作って予想しています。
統計とは、「理論無視」は言い過ぎですが、「理論に合わない」部分でも、数学的帰納法と同じで、n=kのときに成立して、n=k+1のときも成立すれば、たとえ経験的であっても蓋然性が保たれる、という方法論です。
No.4
- 回答日時:
それは単に「採取したデータから最小二乗法でフィッテングして、それに基づいて予測する」というだけの話ですよね。
昨今の「ビッグデータ」はほとんどそれです。
それは、ある意味「統計」のうちの「記述統計」しか使っていません。
統計の一番のありがたみは、その先の「推測統計」にあります。
あくまで「確率論」ですから、「統計学は理論無視」というのはいくらなんでも暴言でしょう。
まあ、「確率論」の話ですから、「確定論」「確定的論理学」からいえば「断言できていない」、方法の選び方によっては恣意的に結論を得られる、統計でうそをつく(一見論理的を装って)ことができるのも間違いないとは思いますが。
(だからこそ、受け手の側に「統計的リテラシー」がないと、すぐに騙されます)
>統計学は何故そうなるか原因が分からない事についての予想に使う学問
その家庭教師が「この世の事象は、ほとんどが何故そうなるか原因が分かっている」と考えているとしたら、そんな家庭教師には教わらない方がよさそうですね。
No.2
- 回答日時:
そうかもしれませんね。
データさえあればいいのですから。統計学的に相関関係があったからといって実際の関係はわかりません。無関係の場合もあります。
統計学を使ってインチキもできます。我田引水の解釈もできます。
https://matome.naver.jp/odai/2145148309970420501
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