クイズ問題: 算数の授業では「確からしさ」と呼ばれる、ある事象が起きると期待される度合いのことを何というでしょう?
答え: 確率

関連するWikipedia記事の抜粋:
title: 偏りと分散
text: バイアス-バリアンスのジレンマ(bias–variance dilemma)やバイアス-バリアンスの問題(bias–variance problem)とは、誤差の原因であるバイアスとバリアンスの両方を同時に減らそうとする際の対立の事であり、教師あり学習のアルゴリズムが訓練データの内容を超えて汎化する際の課題となる。
title: 世論調査
text: 標本調査で必ず生まれる誤差を、「標本誤差(サンプリング・エラー)」と言う。
title: 偏りと分散
text: 偏りと分散やバイアス-バリアンスのトレードオフ(かたよりとぶんさんのトレードオフ、英: bias–variance tradeoff)とは、統計学と機械学習において、パラメータの推定においてバイアス(偏り)を減らすと標本間のバリアンス(分散)が増え、同時にその逆も成立する、という予測モデルの特徴のことである。
title: 尤度関数
text: 尤度関数(ゆうどかんすう、英: likelihood function)とは統計学において、ある前提条件に従って結果が出現する場合に、逆に観察結果からみて前提条件が「何々であった」と推測する尤もらしさ(もっともらしさ)を表す数値を、「何々」を変数とする関数として捉えたものである。また単に尤度ともいう。
title: 3つのピアノ協奏曲 K.107
text: この用語は、成功または失敗によって生じた賞賛または非難において、バイアスのかかった原因推定のパターンを説明するのに使われることが多い。例えば、試験の成績が良かった生徒は「僕は頭がいいし、よく勉強したから5をとれた」と言い、成績が悪かった生徒は「先生は僕のことが嫌いだから1をつけたんだ」と言うかもしれない。自身の失敗について外部要因を戦略的に集めようとする(そして、その後の非難をかわそうとする)ことをセルフ・ハンディキャッピングとも呼ぶ。
title: Jカーブ効果
text: Jカーブ効果(ジェイカーブこうか、英: J curve effect)とは、短期的な期間、または、ある閾値までは、ある出来事から最終的に予想される変化とは逆方向に変化をすることを表す言葉である。そのグラフがアルファベットの「J」の字に似ていることから付けられた言葉である。Uカーブとも言われる。
title: 丁度可知差異
text: 丁度可知差異は英語の \"just noticeable difference\" の訳語で、文字通り人間のさまざまな感覚での「just noticeable(辛うじて気づく)」差異を表す。
title: スレットスコア
text: スレットスコアは、常に 0~1 の値をとる。空振り(FP)と見逃し(FN)を同時に0にできればスレットスコアが1になり、最高の性能であることが示される。しかしこれは通常かなり困難であり、FP と FN はトレードオフの関係にあることが多い。予報・推定手法に調整可能なパラメータが含まれている場合は、これを調整して FP=FN をねらう、又は FN を小さくして見逃しを減らすなど、目的に応じた手法の最適化を行う。これは TP+FP と TP+FN の比であるバイアススコア、又は適合率と再現率の重み付き調和平均である一般化されたF値を用いると分かりやすい。
title: 人事
text: 人事考課の誤差(エラー)は、意図的なエラー考課と無意識的なエラー考課に分類される。
title: 認知の歪み
text: 「針小棒大に言う」ともされる。失敗、弱み、脅威について、実際よりも過大に受け取ったり、一方で成功、強み、チャンスについて実際よりも過小に考えている。
title: 偏りと分散
text: 統計学では通常 bias は偏り、variance は分散と翻訳するが、この文脈ではバイアスとバリアンスとカタカナで表記されることが多い。書籍『パターン認識と機械学習』の翻訳者はバイアス-バリアンスと訳し、書籍『統計的学習の基礎』の翻訳者はバイアス-分散と訳した。
title: 残差平方和
text: 統計学において、残差平方和(ざんさへいほうわ、英: residual sum of squares, RSS)は、残差の平方(二乗)の和である。残差二乗和、SSR(sum of squared residuals)やSSE(sum of squared errors of prediction)とも呼ばれる。残差平方和はデータと推定モデルとの差異を評価している尺度である。小さいRSSの値はデータに対してモデルがぴったりとフィットしていること示している。
title: 機械学習
text: このとき、予測誤差の訓練データ集合Dに関する期待値(期待予測誤差)
title: 後知恵バイアス
text: 後知恵バイアス(あとぢえバイアス、英: Hindsight bias)は、物事が起きてからそれが予測可能だったと考える傾向。後知恵バイアスは、政治・ゲーム・医療など様々な状況で見られる。後知恵バイアスに関する心理学実験では、事象の予測が当たった場合に被験者は発生前よりも予測が強かったと記憶する傾向があることが分かっている。あと知恵バイアスと表記することもある。
title: 偏見
text: なお、偏見の言い換えとして、『バイアス』(意義的には感情バイアスあるいは認知バイアス。bias:本来『偏り』を意味する英語)という外来語が用いられる場合がある。ラテン語のpraejudiciumは経験に基づく判断を意味だったが、英語化されたprejudiceは未熟な・軽率な判断という意味の現在の偏見という言葉に当たる。 また『色眼鏡』で見る。『フィルタを通して見る』と言う言い回しも使われる。
title: 重回帰分析
text: また英単語数を決めるのが勉強時間だという関係は、分析者が自分で決めるため絶対的なものではない。あくまで勉強時間が独立変数(説明変数)だと仮定した上で分析している。そのため、予測を行うことはできてもその方向に因果関係があることは保証されない。
title: 項目応答理論
text: 基本的な考え方としては、人パラメータと、項目の難易度パラメータの差をとり、ロジスティック曲線に当てはめて、正答する確率を求めるというものである。例えば能力試験において、ある項目が被験者にとって非常に簡単であった場合、その正答率は限りなく1に近づき、逆にある項目が被験者にとって非常に難しいものであった場合、その正答率は限りなく0(パラメータcを用いる場合は c i {\\displaystyle c_{i}} )に近づく。
title: 項目応答理論
text: 等化 (equating) とは、異なったテストの結果、異なった受験者に対してのテストの結果を、項目パラメータや被験者能力値に関係なく、共通の原点と単位をもつ尺度に変換することである。等化には、水平的等化、垂直的等化の2種類がある。
title: クレベル・コイケ
text: 遅延(ちえん)とは遅れること。
title: 次元の呪い
text: 数値解析における次元の呪い(計算時間・数値誤差の増大)として、以下が挙げられる。
title: PID制御
text: この偏差の積分に比例して入力値を変化させる動作を積分動作あるいはI動作(IはIntegralの略)という。上記のように比例動作と積分動作を組み合わせた制御方法はPI制御という。
title: 仮説検定
text: 第1種の誤りを減らそうとすれば第2種の誤りが増える(またはその逆)という傾向がある。なお第1種の誤り(α)対 検出力(1 − β)のグラフを、受信者操作特性(ROCカーブ)と呼ぶ。
title: 合接の誤謬
text: 合接の誤謬(ごうせつのごびゅう、英: conjunction fallacy)もしくは連言錯誤とは、一般的な状況よりも、特殊な状況の方が、蓋然性(確からしさや発生確率)が高いと誤判断することである。リンダ問題としても知られている。形式的誤謬(formal fallacy)の一つである。\"conjunction\"には、合接、連言、論理積(「条件Aかつ条件B」というような形)などの訳語がある。行動経済学や行動科学などの分野で非常に強い影響力を有しており、主観確率における重要な概念である。
title: 確率的勾配降下法
text: 基本的な確率的勾配降下法に対して多くの改良が提案されている。特に、機械学習において、ステップサイズ(学習率)の調整は重要問題として認識されている。学習率を大きくしすぎると発散し、小さくしすぎると収束まで遅くなる。
title: 端数処理
text: 丸め誤差は上界が1だが、分布が0近くに集まっているため、ランダムなデータに対する平均二乗誤差は切り捨て・切り上げよりは少ない。
title: PID制御
text: PID制御では、この偏差に比例して操作量を変化させる動作を、比例動作あるいはP動作(PはProportionalの略)という。定数Kpは比例ゲイン、Pゲインと呼ばれる。
title: 差分法
text: 解の誤差とは、真の解析解と近似解との間の差として定義される。有限差分法における誤差の原因は丸め誤差および打ち切り誤差または離散化誤差である。
title: 級数
text: の打切り誤差(剰余項)を評価することができる。
title: 機械学習
text: 回帰の目標は、汎化誤差(予測誤差、予測損失とも)
title: 多層パーセプトロン
text: 学習は、個々のデータが処理された後に、期待される結果と比較した出力中の誤差の大きさに基づいて、結合加重を変化させることによってMLPにおいて起こる。これは教師あり学習の一例であり、誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)を用いて実行される。誤差逆伝播法は、線形パーセプトロンにおける最小二乗法アルゴリズムの一般化である。
title: 文章題
text: 文章題には、割合を強く意識して考える問題とそうでない問題とがある。前者の代表格は加重平均の問題であり、平均算、塩水算、速さの平均などがある。
title: ニューラルネットワーク
text: 誤差関数は以下の通り。誤差関数は出力と訓練データの間の二乗和誤差を使用。
title: NaN
text: 紛らわしい言葉として、NA(Not Availableの略、N/Aとも表記される)がある。「数表のコラムにデータが存在しない場合」に使われ『欠損値』(missing value)と訳される。 殊に統計計算の分野、R言語など統計解析ソフトウェアで用いられる。R言語では、NaN==NaNの結果が偽なのに対し、NA==NAの結果はNAである。
title: 誤差
text: 誤差(ごさ、error)は、測定や計算などで得られた値 M と、指定値あるいは理論的に正しい値あるいは真値 T の差 ε であり、
title: 分散分析
text: 基本的な手法として、まず、データの分散成分の平方和を分解し、誤差による変動から要因効果による変動を分離する。次に、平方和を自由度で割ることで平均平方を算出する。そして、要因効果(または、交互作用)によって説明される平均平方を分子、誤差によって説明される平均平方を分母とすることでF値を計算する(F検定)。各効果の有意性については有意水準を設けて判定する。
title: 試行 (確率論)
text: 試行において、起こりうる結果(「標本点」とも呼ばれる)にはそれぞれ起こりやすさが備わっていると考えられる。事象の起こりやすさの割合を事象の確率という。事象 A の確率が例えば 1/2 の場合、試行 T を1回行っただけでは A が全体の 1/2 起こったとはいえないが、同じ試行 T を繰り返し行うと、無作為性から全体回数に対する A の起こった割合は 1/2 に近づくといえる。
title: 不確かさ (測定)
text: GUMにおける「不確かさ」の定義は「測定の結果に附随した、合理的に測定量に結び付けられ得る値のばらつきを特徴づけるパラメータ 」である。すなわち、「誤差」が「真値」からの測定値のずれを示すものであるのに対し、「真値の標準偏差」は、測定値からどの程度のばらつきの範囲内に「真値」があるかを示すものである。不確かさ解析での「不確かさ」の計算は、誤差解析でのこの「真値の標準偏差」に相当する。そもそも「誤差」を定量的に表現するのは不可能であるので(「真の値」を測定しようとすれば必ず誤差が生じるため)、確率的に表現することで定量化しようとしたのが「不確かさ」である。
title: ポジティブフィードバック
text: ポジティブ・フィードバックは、もともとの工学的な用法を踏まえると、(1)の意味で用いるほうが正確であるが、一般に(2)の定義で用いられることが多い。例えば、「期待以上にがんばった」「給与を大幅に上げよう」などである。(2)の意味でのポジティブ・フィードバックは、和やかな雰囲気で行われることが多く、また摩擦も生まれにくい。一方で、往々にして意欲や能力のさらなる向上につながらない場合も多いため、伝え方の工夫が求められる。
title: 制御システム
text: 比例型の負のフィードバックシステムは、制御変数の目標値 (SP) と計測値 (MV) の差に基づいて行われる。この差分を「誤差; error」と呼ぶ。誤差を減らす方向に、誤差の大きさに比例して力が加えられる。誤差に対応してどの程度是正を行うかは、制御システムの利得や感度で設定される。
title: ピグマリオン効果
text: ピグマリオン効果(ピグマリオンこうか、英: pygmalion effect)とは、教育心理学における心理的行動の1つで、教師の期待によって学習者の成績が向上することである。別名、教師期待効果(きょうしきたいこうか)、ローゼンタール効果(ローゼンタールこうか)などとも呼ばれている。なお批判者は心理学用語でのバイアスである実験者効果(じっけんしゃこうか)の一種とする。ちなみに、教師が期待しないことによって学習者の成績が下がることはゴーレム効果と呼ばれる。
title: フィードバック
text: 一般的に、褒める、称賛するなど効果的に作用する働きかけを正のフィードバック、けなす、否定するなど反対の働きかけとなるのが負のフィードバックと表現するケースが多いが、これは本来「フィードバック」の機能として持っている円環性や回路の意がくまれていない。 よって、上記については、正のストロークと負のストロークと表現される方が実態に即している。
title: 加算器
text: 桁数の対数に比例する計算時間の遅延が発生するが、回路規模は桁数比例にとどまり、キャリー先読みのように桁数の指数関数となる大きさになることはない。
title: PID制御
text: 基本的なフィードバック制御として比例制御(P制御)がある。これは操作量を制御量と目標値の偏差の一次関数として制御するものである。
title: PID制御
text: この偏差の微分に比例して入力値を変化させる動作を微分動作あるいはD動作(DはDerivativeまたはDifferentialの略)という。 上記のように比例動作、積分動作、微分動作を組み合わせた制御方法をPID制御という。操作量Uが比例項、積分項、微分項の3つの和となることから、3項制御とも呼ぶ。
title: 共分散
text: 例として、中学生の数学と国語のテストの点数の共分散を考える。まず、山田さんの偏差の積を計算する。
title: 不確かさ (測定)
text: その一方で、測定値の分散や標準偏差が大きい現象を測定するときには、つまり「不確か」な現象を測定する場合には不確かさの値も大きくなる。そもそも、「不確かさ」の呼称はこのような性質に由来するものである。このため、不確かさは誤差と似たような性質も部分的には持っており、文脈によっては「不確かさ」の意味を「誤差」に近い意味と解釈しても不都合がない場合もある。
title: 降水確率
text: 降水確率が発表されるようになった背景には、コスト/ロス モデルの考え方がある。これは、予報が完全に的中しない場合に、確率の予報を出すことによって、事例ごとに考えれば損する場合と得する場合があるものの、長い目で見れば損失を最小限にできるというモデルである。
title: アンカリング
text: アンカリングとは認知バイアスの一種であり、先行する何らかの数値(アンカー)によって後の数値の判断が歪められ、判断された数値がアンカーに近づく傾向のことをさす。係留と呼ばれることもある。
title: エドワード・ソーンダイク
text: 学習は刺激状況(S)と反応(R)の間の結合が強め(弱め)られることによるとし、効果の法則・練習の法則・レディネスの法則によって説明した。
title: 有意
text: 有意(ゆうい、独: Signifikanz、英: significance)は、確率論・統計学の用語で、「確率的に偶然とは考えにくく、意味があると考えられる」ことを指す。
title: 級数
text: テイラーの定理はテイラー級数の打切り誤差(剰余項)を与える定理である。数学関数の精度保証付き数値計算で重宝する。
title: 不確かさ (測定)
text: そもそも誤差(英: error)とは、測定値から真値を引いた値である。また、真値を基準とした測定値の評価基準として、誤差の他に精度(英: precision)などがある。
title: ヘルマン・エビングハウス
text: エビングハウスによって記された学習曲線は、情報をどうやって速く学ぶのかについて言及している。最も急激な記憶増加は初回学習の後に起こっていて、その後は徐々に増加する、これは反復学習のたびに覚える新しい情報が少なくなる(以前の学習内容が記憶にあるため)ことを意味している。忘却曲線と同じく、学習曲線もまた指数関数的である。エビングハウスは系列位置効果(英語版)も文書に残しており、これは項目の位置がどれくらい想起に影響するかについて述べたものである。系列位置効果における主な2つの概念は直前性と初頭性である。直前効果(リーセンシー効果(英語版))は、直前に入ってきた情報ほど短期記憶に残っているので、思い出せる量も増加するというもの。初頭効果(プライマシー効果(英語版))は、反復学習が増えるとリストの最初にある項目がより良く記憶されて、長期記憶にも引き継がれることを指す。
title: 非正規化数
text: 演算の結果の絶対値が、厳密なゼロではないが表現可能な最小の正規化数のそれよりも小さい値になった場合を「アンダーフロー」とする。アンダーフローの際にゼロに丸めてしまう(しばしば「フラッシュ」 (flush) と表現される)こともあるが、非正規化数で表現することにより、徐々に精度は失われるが、ある程度は結果が救われることになる。そのようなアンダーフローのさせかたをgradual underflowと言う(漸近的、などと訳されるが定訳は(まだ)ない)。
title: 情報検索
text: 適合率をあげれば再現率が下がり、再現率を上げれば適合率が下がる傾向にあるため、F値(F-measure)という尺度もよく用いられる。F値は適合率と再現率の調和平均であり、
title: ニューラルネットワーク
text: バッチ正規化(英: Batch Normalization)は学習時のミニバッチに対する正規化である。バッチ正規化レイヤー/BNでは学習時にバッチ内統計量(平均μ, 分散σ)を計算し、この統計量により各データを正規化する。その上で学習可能パラメータ (β, γ) を用いて y = γX+βの線形変換をおこなう。これにより値を一定のバラツキに押し込めた上で柔軟に線形変換することができる。
title: 級数
text: の打切り誤差(剰余項)を評価する手法として、scaling and squaring method が知られている。誤差評価は次のようになる:
title: 正常性バイアス
text: 正常性バイアス(せいじょうせいバイアス、英: Normalcy bias)とは、認知バイアスの一種。社会心理学、災害心理学などで使用されている心理学用語で、自分にとって都合の悪い情報を無視したり、過小評価したりしてしまう人の特性のこと。
title: 大津浪記念碑
text: 失敗学を提唱する畑村洋太郎は、「失敗は人に伝わりにくい」「失敗は伝達されていく中で減衰していく」という、失敗情報の持つ性質を見出している。
title: 世論調査
text: ここで言う「正確性」とは、「統計学的な意味での世論調査の正確性」という意味であって、「世論調査の信ぴょう性が云々」という話ではない。まず高校数学の「統計」の範囲を理解していることが望ましい。「誤差」と「バイアス」を混同しないように注意。
title: 誤差
text: 数値に対して丸め(まるめ、英: rounding)を行う場合に、すなわちその数値のどこかの桁で切り上げ・切り捨てなど端数処理を行った場合に生じる誤差を丸め誤差(まるめごさ、英: rounding error, round-off error)という。
title: 相関関係と因果関係
text: 直観的に、因果関係には相関関係だけでなく反事実的依存関係 (counterfactual dependence) も必要と思われる。例えば、ある学生のテストの成績が悪く、その原因が勉強しなかったためだとしよう。これを証明するには、反事実 (counterfactual) として、同じ学生が同じ環境で同じテストを受けるが、勉強はしっかりしてきた場合を想定する。時間を巻戻すことができれば、これ(その学生に勉強させること)を実際に試すことができ、元のバージョンとやり直したバージョンを比較することで因果関係を観測できる。実際には時間を巻戻してやり直すことはできないので、因果関係は正確に知ることはできず、推測することしかできない。これを「因果的推論の根本問題 (Fundamental Problem of Causal Inference)」と呼ぶ。
title: Off-by-oneエラー
text: また、稀に、入力値に予期しない規則性があった場合のエラーが\"植木算エラー\"と呼ばれることもある。これは、例えば理論上は効率が良いはずの二分木やハッシュ関数が特定の入力によってまるでだめになってしまうことを指している。このエラーは、アルゴリズムに期待されている振る舞いと最悪の場合の振る舞いとの差によって発生する。
title: 端数処理
text: 丸め誤差は切り捨て・切り上げと同程度で大きいが、ランダムなデータに対してはバイアスがないという性質は持っている。
title: 誤差
text: それを次式で計算することによる誤差が打ち切り誤差である。
title: セルフコントロール
text: セルフコントロール能力が学生の成績を予測する方法としてIQやSATのスコアよりも優れていることが証明された。いわゆる生の知性(問題解決能力や明晰な思考など)も優れているが、セルフコントロールはそれよりも重要なものであった。自分をコントロールできる生徒は授業への出席率も高く、早めに宿題に着手し、よく勉強する一方で、テレビを見る時間は少なかった。
title: Q学習
text: この収束性の良さのため Q学習に関する多くの研究がなされているが、いくつかの問題点も指摘されている。例えば Q学習による理論的保証は値の収束性のみであり、収束途中の値には具体的な合理性が認められないため、(価値反復法の) Q学習は方策勾配法と比べると学習途中の結果を近似解として用いにくい。また、パラメータの変化に敏感でありその調整に多くの手間が必要である、などがある。
title: 誤った二分法
text: 誤った二分法(あやまったにぶんほう、英: false dichotomy)あるいは誤ったジレンマ(英: false dilemma)は非論理的誤謬の一種であり、実際には他にも選択肢があるのに、二つの選択肢だけしか考慮しない状況を指す。
title: ウェーバ
text: 教師なし学習(きょうしなしがくしゅう, 英: Unsupervised Learning)とは、機械学習の手法の一つである。「出力すべきもの」があらかじめ決まっていないという点で教師あり学習とは大きく異なる。データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。
title: 不確かさ (測定)
text: 式の校正には、簡便な方法として比例係数を補正のための補正係数として用いて、その補正係数を実験値によって決定する方法が、よく式の校正に用いられる(比例係数の大きさが 1 に近しいほど、良い式および良い測定器が用いられているとする)。なお、実験により不確かさの値を決定したり、実験に基づき式の補正係数や補正量などを決定することを、「値付け」(あたいづけ、英: determine)と言う。
title: 数値解析
text: 誤差が発生すると、計算を通じてそれが伝播していく。実際、電卓やコンピュータでの(浮動小数点数の)加算は正確ではなく、反復計算をすると計算はさらに不正確になっていく。このような誤差の研究から数値的安定性の概念が生まれた。あるアルゴリズムが数値的に安定であるとは、誤差が発生・伝播したときに計算が進むにつれてその誤差があまり大きくならないことを意味する。これは問題が良条件の場合のみ可能である。良条件とは、データが少しだけ変化したとき、解も少しだけ変化するような性質を持つことを意味する。逆に問題が悪条件であれば、データに含まれる誤差は大きく成長する。
title: 認知の歪み
text: マイナス化思考(Disqualifying the positive)では、上手くいったら「これはまぐれだ」と思い、上手くいかなかったら「やっぱりそうなんだ」と考える。良い事があったことを無視してしまうばかりか、それを悪い方にすり替えてしまう。
title: 仮説検定
text: 誤った帰無仮説を棄却しない誤りのことを第2種の誤り (Type II error) という。第2種の誤りを犯す確率を β で表す。1 − β を検定力または検出力 (power) と呼び、誤った帰無仮説を正しく棄却できる確率を表す。βは真の母数に依存し、自分で決めることが出来ない。日本産業規格では、「帰無仮説が正しくないとき,帰無仮説を棄却しない誤り。ぼんやりものの誤りともいう。」と定義している。なお、ISO では error of the second kind と表記している。
title: 世論調査
text: 世論調査の正確性をゆがめる「バイアス」に関しては後述する。ちなみにこの「バイアス」に関しては、どれだけ標本数が大きくても、たとえ全数調査だったとしても、調査の正確性をゆがめてしまう。
title: 本間ゆかり
text: このバイアスは、様々な事象の中で目立つユニークな事象によって引き起こされる。例えば、「私が鉛筆を忘れてくると、必ずテストがある」というようなことである。これは当人が非常に不運でない限り、錯誤相関と思われる(非常に不運である場合も、錯誤相関である)。テストの際に何回か鉛筆を忘れた経験によって、錯誤相関が生まれる(そのような経験は強く記憶されるため、記憶の中で目立つから)。
title: かけ算の順序問題
text: 筑波大学附属小学校算数研究部の中心メンバーの田中博史は、意味づけのためにかけ算の式の数値に順序性を求めるのが当たり前だという考えを示した。また、割り算の初期指導まで等分除、包含除の理解の際に順序が決まっているほうが児童にもわかりやすいと主張した。
title: 弾力性
text: 経済学における弾力性(だんりょくせい、英: elasticity)とは、ある変数の変化率ともう1つの変数の変化率の比である。一般に、「AのB弾力性」という使い方がされ、Bの変化率に対するAの変化率(=Aの変化率/Bの変化率)を表す。
title: 過剰適合
text: 過剰適合(かじょうてきごう、英: overfitting)や過適合(かてきごう)や過学習(かがくしゅう、英: overtraining)とは、統計学や機械学習において、訓練データに対して学習されているが、未知データ(テストデータ)に対しては適合できていない、汎化できていない状態を指す。汎化能力の不足に起因する。
title: ヒューリスティクス
text: 心理学における発見的手法は、人が複雑な問題解決などのために、何らかの意思決定を行うときに、暗黙のうちに用いている簡便な解法や法則のことを指す。これらは、経験に基づくため、経験則と同義で扱われる。判断に至る時間は早いが、必ずしもそれが正しいわけではなく、判断結果に一定の偏り(バイアス)を含んでいることが多い。なお、発見的手法の使用によって生まれている認識上の偏りを、「認知バイアス」と呼ぶ。
title: ミーム
text: オペラント条件づけにおいては、報酬をたくさん与えるより、たまにしか与えないことで、かえって効果が上がる場合がある。それは認知的不協和によって、報酬がより価値あるものに思えるようになるからである。例えば学校の成績評価において、たまにしか良い評価を与えないことで、生徒がよりがんばるようになるといった方法である。
title: 知的障害
text: 客観的基準を示す法令にあっては、発達期(おおむね18歳未満)において遅滞が生じること、遅滞が明らかであること、遅滞により適応行動が困難であることの3つを要件とするものが多い。遅滞が明らかか否かの判断に際して「標準化された知能検査(田中ビネーやWISCやK-ABCなど)で知能指数が70ないし75未満(以下)のもの」といった定義がなされることもある。どちらも教育機関で習う問題を記憶されているかが大きな基準とされる。学校の勉強は単にやみくもに机に向かったからといって、確実に成果が表れるというものではなく費やした時間がまったくの無駄になってしまうこともあれば、倍の価値になって返ってくる結果もある為、覚え方の違いにより差が表れる。
title: 学力偏差値
text: 学力偏差値(がくりょくへんさち)は、学力試験の得点結果が受験者全体の中でどれだけ高いかを示す値。
title: 小惑星の一覧 (5001-6000)
text: 個人内評価(こじんないひょうか)は、生徒の成績評価のやり方の一つで、個人の成績をクラスの他の生徒、学生の出来や教師によって課された学習の到達目標など、生徒の外にあるいかなる尺度によっても図らない、純粋の本人の内でのみ成績を考えるという評価の手法。つまり、その生徒の前日、先週、先月の出来に対して、どう変わったかだけを評価するもので、その性格から「進歩の評価」ともいう。特に障害児教育などでは、学習の基準や尺度は、その個人のみに焦点を当ててみるしか手段がなく、こうした評価が採られる。また、不登校、引きこもりなどから立直って、登校してくるようになったばかりの生徒、転校などにより、教科書や授業の進度に違いのある子なども、こうした評価の視点を加味して評価することがある。
title: ポジティブフィードバック
text: ポジティブフィードバックの例として、
title: 先延ばし
text: 先延ばしをする人は、先延ばしをしない人よりも成績が悪いことが分かっている。タイスら(1997)は、期末試験の得点のばらつきの1/3以上が、先延ばしに起因する可能性があると報告している。先延ばしと学業成績の間の負の相関は、繰り返して見られ、一貫している。この研究に見られた先延ばしをする学生たちは学業成績が悪かっただけでなく、高いレベルのストレスと不健康さも報告された。ハウエルら(2006)は、広く用いられている2つの先延ばし尺度のスコアは、課題に与えられた成績と有意な関連はなかったが、評価自体に関する先延ばしの自己報告尺度は、成績と負の関連があることを見出した。
title: 曲線あてはめ
text: のようにすることもある。この方法によって、y方向に誤差(Yエラーバー)がある場合や、「測定回数の異なるデータの平均」の比較が可能であるが、x方向にも誤差(Xエラーバー)がある場合には、対応できない。x方向にも誤差がある場合には、デミングの方法を用いる。なお、(1-1)は「(1-1')において、全てのデータの重みづけが等しい状況」を意味することに注意されたい。
title: 難度
text: 難度(なんど)または難易度(なんいど)とは難しさ(むずかしさ、物事の実現しやすさ)の度合いの事である。
title: 世論調査
text: 母集団に存在するのに、標本抽出枠に必ず含まれない標本が存在することで生まれる誤差を、「カバレッジ誤差」という。
title: 推計統計学
text: 汎化誤差がいかに振る舞うか(例: ガウス分布に十分な量のデータを与え最尤推定をおこなうと汎化誤差はxxxのようにふるまう)を知ることができる。この研究が進展すれば、観測された目の前のデータに基づいて学習された pmodel(x|θ)の正しさには答えられなくても、その統計的振る舞いを答えることができる。
title: 正則化
text: 数学・統計学・計算機科学において、特に機械学習と逆問題において、正則化(せいそくか、英: regularization)とは、不良設定問題を解いたり過学習を防いだりするために、情報を追加する手法である。モデルの複雑さに罰則を科すために導入され、なめらかでないことに罰則をかけたり、パラメータのノルムの大きさに罰則をかけたりする。
title: 偏りと分散
text: バイアス-バリアンス分解(bias–variance decomposition)とは、汎化誤差の期待値をバイアス+バリアンス+ノイズの3つの和に分解することである。
title: 偏り
text: 偏り(かたより)またはバイアス(英: bias)とは、統計学で2つの異なる意味に用いられる。
title: 貪欲法
text: 貪欲法(どんよくほう、英: greedy algorithm)は、アルゴリズムの一種、欲張り法(よくばりほう)、グリーディ算法(グリーディさんぽう)ともいう。
title: 村上純平
text: ハイパーパラメータ(英語: Hyperparameter)とは、推論や予測の枠組みの中で決定されないパラメータのことを指す。損失関数の正則化項の影響度を表す係数などが該当する。ハイパーパラメータは、多くの場合、予め値の候補を用意しておき、各候補に対して、それを一定の値として一旦採用し、予測や推論を行い、最終的に最も性能の良いモデルのハイパーパラメータを採用する。よって、ハイパーパラメータには人間の任意性がある。これを解決する方法として、ハイパーパラメータを確率変数と見做し、事前分布を導入する、エビデンス近似というベイズ的手法が存在する。
title: ACID (コンピュータ科学)
text: ACIDとは対照的に、結果整合性 (BASE) という整合性モデルも考案されている。
title: PID制御
text: と2つ目の項を付け加える。 この項は残留偏差が存在する場合、その偏差の時間積分に比例して入力値を変化させる動作をする。 つまり偏差のある状態が長い時間続けばそれだけ入力値の変化を大きくして目標値に近づけようとする役目を果たす。定数Kiは積分ゲイン、Iゲインと呼ばれる。
title: 交差検証
text: パラメータ推定誤差は計算で求めることができる。平均平方誤差(MSE)は分散、平均平方二乗誤差(RMSE)は標準偏差に用いられる。
title: 知能指数
text: 知能の偏差値を「知能偏差値 (Intelligence Standard Score, ISS)」という。これは、知能を偏差値の形で表示したものであり、50を中心として上に行くほど知能が高いことをあらわしている。特徴としては、母集団の結果にばらつきが多い年齢層とばらつきが少ない年齢層の両方で、正確な表示ができることなどがあげられる。また、標準学力検査の結果も学力偏差値で表示される場合が多いため、IQと学力は比較しにくいが、知能偏差値と学力は比較しやすいという特徴もある。また、DIQはもともと偏差値・標準偏差の考え方を利用した表示法なので、知能偏差値はDIQと簡単に換算できる。伝統的に集団式検査に多い表示法である。
title: テクニカル指標一覧
text: 背後にある理論としては、値動きの正規分布を前提としている。線形自己回帰移動平均モデルと同じ考え方に基づいている。ただし、現実としては、平均からの誤差は正規分布から大きく離れた分布となる。そのため、あくまでも、ボラティリティを測る尺度として、誤差の二乗平均平方根が使われているに過ぎない。正規分布ではないことは、経済物理学を参照。
title: 第一種過誤と第二種過誤
text: 仮説検定は、2つの標本の分布の違いが無作為な偶然性で説明できるかどうかを判定する技法である。2つの分布に有意な差があると結論付ける場合、その差異が無作為な偶然性では説明できないことを十分注意して判断する必要がある。真ではない仮説を採用する可能性をなるべく小さくするよう注意を払わなければならない。一般に第一種過誤となる確率を .05 か .01 に設定する。これはつまり100例のうち5例か1例で過誤が発生することを意味する。これを「有意水準」と呼ぶ。100例のうち5例というのが十分かどうかは一概には言えないため、有意水準の選択には細心の注意が必要である。例えば、シックス・シグマの品質管理を採用する工場では標準偏差の6倍の幅(±6σ)を管理限界とする(これを外れるのは極めて珍しい)。