低頻度高被害型リスクについて考える（2/3）：不確実性の問題 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ

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オーナー takehiko-i-hayashi エントリ書きました。この内容なら、もっと短く書けたんじゃないかとも思いますなぁ（反省）。

2011/05/12 リンク

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オーナー takehiko-i-hayashi エントリ書きました。この内容なら、もっと短く書けたんじゃないかとも思いますなぁ（反省）。

2011/05/12 リンク

tsuka_ryo "リスク分析の立場から見たときの「低頻度事象」の特徴は、「統計が（安心しては）使えない」"

risk
science

2011/07/16 リンク

shokou5 "「科学的リスク評価」と呼ばれるものの範疇には…高頻度事象に対する帰納的推論ベースの分析も、低頻度事象に対する演繹的推論ベースの分析も、その両方が含まれる"

2011/07/15 リンク

DrPooh 『本当は、リスクの値を「出す」ためだけではなく、リスクの値を「読む」ためにも専門家って必要なんですよねぇ』

2011/07/12 リンク

zu2 少しずつ人が死ぬこと自体は社会に組み込まれてるからなあ。葬式とか。

2011/07/12 リンク

iww 宝くじとスクラッチくじの違いみたいな

2011/05/13 リンク

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低頻度高被害型リスクについて考える（2/3）：不確実性の問題 - Take a Risk：林岳彦の研究メモ

前回に引き続き、今回も「10日に1度の確率で10人が死ぬ事象」と「10万日に1度の確率で10万人が死ぬ事象... 前回に引き続き、今回も「10日に1度の確率で10人が死ぬ事象」と「10万日に1度の確率で10万人が死ぬ事象」は、どちらも「1人死亡／1日」という同一の表現で表すことができるけれども、それは本当に同一なリスクとみなして良いのだろうか？という問いについて考えていきます。実務的な観点から見ると、それらの事象から得られる「1人死亡／1日」という推定値に関しては、値そのものは同じだけど、その値や推論の「素性」はかなり違うよなーという印象を受けます。今回は、そんな印象について「推論法の違い（帰納メインか演繹メインか）」および「不確実性の違い」という観点から説明してみたいと思います。説明のためにちょっと原理的なところから話をはじめますので、今回もかなり回り道をした長い説明になりますが本当にすみません（平謝り）。 2つの推論方式：帰納的推論と演繹的推論まず、そもそも推論方式には大きく分けて「演繹

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tsuka_ryo2011/07/16
shokou52011/07/15
DrPooh2011/07/12
zu22011/07/12
iww2011/05/13
takehiko-i-hayashi2011/05/12

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