遺産相続のプロ

次の三つの異なる相関関係で、あなたのスキルを試してみましょう。いずれも最近私が目にした文章です。
　　は、説明に要した言葉の数と、インデックスのパフォーマスとの間に、ポジティブな相関関係がある。説明が長ければ長いほど、　　　パフォーマンスがよい(2) CSR (コーポレートソーシャル・レスボンシビリティ)プログラムを導入し　　た企業は、導入後の年に、 S&P500企業の平均よりも高い収益率を計上　　　している(3)リサーチャーたちは371の中企業及び大企業を抽出し、調査を行った。
彼　　らは対象企業を産業別でまず分類し、産業内での各社比較を行った。そ　　の結果、 (i)産業平均よりはるかに高いパフォーマンスを上げた企業　(全体の約13%)のうち、 65%が数学的分析を導入しており、 (ii)産業平　　均よりもはるかに低いパフォーマンスを上げた企業(全体の約16%)のう　　ち数学的分析を導入していたのは、たった23%だった　これらのうち、より信頼性が高いと思われる相関関係は、どれでしょう?答えは「どれでもない」。
三つともが、偶然発生した相関関係である可能性や、共通の原因がある場合や、ほとんどの人が正反対だと思う因果関係が実は同じ方向を向いていた、という可能性だってあります。例えば(1)では、たまたまCEOが在庫管理がうまい上にメディアの寵児だった場合もあるでしょうし、 (2)は、たまたまその会社がすでに儲かっていて、儲けを使うためにCSRを始めただけかもしれません(3)では、中間の71%の企業については何も聞かされていないことにご注目。
それらの「平凡な成績」企業群の多くが、数学的分析を実施しているかもしれません(それに、母集団がどのようにして選ばれたのかも、明らかではありません)0　過去の成績から未来を見通せると信じることも、因果関係の相関について誤解をするもととなります100円硬貨を10回投げて、連続で10回「表」が出たとしても、 11回目の表・裏の確率は、 50:50です。でも、この勝負に1,000万円賭けるとなると、多くの人がこのことをすっかり忘れてしまうでしょう。

あなたが見っけたファンド・マネジャーが良い「トラック・レコード」を持っているからといって、その成績の中から単なる幸運だけを除外することはできないのです。　同じような混乱が、ランダムに並んでいないものの予測を立てるときに発生します。
私は、この連載の調査用に大量の本を買うため、アマゾンを頻繁に使います。でも、アマゾンの分析「ロボット」は、今書いているものではなく、いつも私が「過去に」書いたネタに関する本を薦めるのです。
もうひとつ例を挙げましよう。写真用フイルムや馬車の製造業者が、業績ピークの時代に数学的分析を行いインターネットが使えたと仮定して、彼らの「金鉱」だった顧客情報をいくら数学的に分析しても、デジタルカメラや自動車などといった「脅威」をはじき出すことはできなかったでしょう。
ですから、「予測分析」ソフトウェアや「ダイレクト・ディスカバリー技術」などといった「金鉱データ」用ソフトが「結果やパフォーマンスの中の分散の理由を一発で探し当てます」みたいな文句に踊らされてはいけません。　その他にも、統計を誤解する方法は、それこそ無限にあります。
その中のひとつが、調査対象としているサンプルの特色を見落としてしまうことです(「選択におけるバイアス」)o例えばあなたが、異なる職業に従事する人の平均死亡年齢を調べていたとしましょう。「学生」が最も危険な職業だなんて、思いもよらないのではないでしょうか。
もうひとつの一般的な問題はいわゆる「シンプソンのパラドックス」と呼ばれる現象です。例えば、母集団を男女で分けて、製品群から好みの製品を選ばせると、どちらも製品Aになるのに、男女合わせた母集団ではBになるとか。
その集団に男女それぞれ何人含まれているのかをきちんと把握しないで分析を始めてしまうと、このような問題に遭遇することになります。　数が何を教えてくれるのかを理解することと同じくらい、数が何を「教えてくれないか」を知ることも重要です。
私たちに忍耐がかけているために、あまりにも頻繁に数字に接することも問題のひとつです。一分一秒を逃さず株価を追いかけることは、一部の投資家にとっては意義のあることかもしれませんが、私たちの大多数にとっては無意味です。

同様に、四半期収益は、長期的成長率の見通しや新技術のインパクトを正確には教えてくれません。でも、もっと深い問題が、実は「精密」と「正確」との間に横たわっています。
　この二つの言葉は、必ずしも同じ意味ではありません。例えば、あなたが何十本も矢を射て、全てが10センチ四方の的に当たったなら、あなたの射的の腕は「精軌だといえるでしょう。
もしそれが的から40センチ四方にちらぼったのなら、狙いは精密だったかもしれないけれども、結果は「正確」ではなかった、といえるのではないでしょうかoほとんどの矢が的に命中したが、数本は地面に落ちてしまった、というような場合は、結果は「正確」であったが「精密」ではなかったといえます。同様に、何十本も矢を射ることを繰り返した結果、毎回結果が全く同じだった、という場合は、結果は計算上精密だ、ということになります。
でも、これを実生活に当てはめたらどうでしょう。もしあなたのインプット数値がとんでもなく間違っていたら、もしくは、あなたにとって大切なことが数字では措かれていなかったら。
あなたが精密な計算を行ったとしても、結果は「不正確」、つまり「役立たず」になってしまいます。覚えていてほしいのは、数字は「精密さ」を与えてくれますが・「正確な答え」を与えてくれることはあまりない、ということです。
このことは、数字は「客観的」で「科学的」で正確だ、とする現在の一般的な認識とは正反対です。しかし、正確さは通常、精密さに判断が加わってこそ得られます。
そして、判断は容易には定量化できない要素に基づく場合が多いのです。　この数字に対する近代的な見方が一般的になったのは、 19世紀後半のことです。
それ以前は、物理的な測定にすら、科学者たちの一致した意見はありませんでした。というのも、計測機器がばらばらで、計測を繰り返すことや比較することが難しかったのです。
初頭の化学者たちは、実験の立会いに高名な人物を招いて、争議を治めたりしていました。法律的な考え方を拝借したわけです。

　今日でも、科学というものは、学校で教えられたほど自動的に信頼できるものではありません。大きな問題については、公表前に「論文審査」を経ないと信じてはもらえませんし、その手続きを踏んですら、何年にもわたって論議が続くこともざらなのです。
それに、若い科学者たちは必ず、計算結果を盲目的に信じないこと、大事なことは、それが理にかなっているか考えることだと教わります。　科学以外の分野でも、同様に、正確さは容易に定量化できないところに潜んでいます。
19世紀の英国において、保険数理士(アクチュアリー)は統計のエキスパートでした。

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