第32回「モンティーホール問題から考える「モダンな確率」の話：ベイズ統計の活用法

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【今回の内容】 さて、今回のデデデータでは「モンティホール問題」を取り上げていきたいと思います。私もこれ以前に本か何かで読んだことがあるんですが、その時は『なるほどなー」と思っていても、いま内容を説明しろと言われるとなかなか難しいという感じなんですが、久米村さん、今一度モンティホール問題について教えてもらえますか！

＜今日の質問＞

-モンティホール問題が日常生活にどのように活かせるのか

-モンティホール問題を統計的な理論に昇華させることは出来るのか

-ベイズ推論は感覚的な統計値とどのように乖離するのか

-伝統的な統計法とベイズ推論は何が異なるのか

-ベイズ推計が分かると、どのような利点があるか

-企業が顧客を知る手段としても活用できるか

-その他に企業が活用できる場面はどんな物か

【出演者】

■久米村隼人

ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。

大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了

■DJ Nobby

キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。

大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。

DATAFLUCTウェブサイト

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