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「運は数学にまかせなさい確率・統計に学ぶ処世術」（ジェフリー・S・ローゼンタール、ハヤカワ文庫NF）を読む。

偶然の一致、カジノなどのギャンブル、犯罪発生率、保険加入、新薬開発、世論調査と選挙、生物進化、遺伝子、スパムメール、量子力学など、卑近な例から最新科学の話題まで様々な分野に顔をのぞかせ、私たちの生活とも切っても切れない、「確率」と「統計」について、「数式をほとんど使わずに」書かれた大変面白い１冊。

扱われている確率論や統計学の用語としては、ポアソン・クランピング、大数の法則、回帰分析、効用関数、有意確率、誤差の範囲、中央極限定理、ナッシュ均衡、ベイズ統計、条件付き確率…と、理系の私にはお馴染みのものもあれば、思わず逃げ出したくなるような厄介な概念もある。そこを、様々な挿話を間に挟むことによって分かりやすく解説しているところも本書の優れたところであろう。

以下に特に印象に残った箇所を挙げる。

○「有意確率」（あるいは「有意水準」）という私もよく目にするがちゃんとは判らなかった概念が、本書を読んで理解できた。ついでにいうと、有意水準はたいてい５％とされるが、この値にちゃんとした根拠がないことも初耳だった。

○ちょうどこの本を読む前に読んだ本の著者「カール・セーガン」の名前が本書にも登場していた。これは単なる偶然なのか。おそらくポアソン・クランピングと解釈すべきであろう。しかも、私は読む本をランダムに選んでいるわけではないのだ。

○アメリカ・メジャーリーグで起こったサミー・ソーサのコルクバット事件について、ラフな値ではあるが有意水準が求められ、ソーサがこの１打席でしかコルクバットを使っていない確率が高いことが示されている。

○選挙などの世論調査の誤差は、９８％を有権者数のルートで割った値でかなりよく近似できる。厳密には、２択問題の場合、二項定理による確率の平均値が正規分布に従うことによって計算できる。

○ベイズ統計の条件付き確率に関する「モンティ・ホール問題」には、数学者でさえ大勢の人が最初は正しい答えを出せなかった。私も一読しただけでは正直、半信半疑である。「モンティ・ホール問題」の詳細は、 Wikipedia

印象に残った文章を引用しよう。今回は１文だけだが、これ１文で十分であろう。。

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