日経サイエンス  2019年12月号

特集:真実と嘘と不確実性

エラーバーの読み方

第3部:深まる不確実性

J. ハルマン(ノースウェスタン大学)

意思決定を助けるために科学者や様々な機関が提供するデータは不確実性を含んでいる。情報をわかりやすく視覚化する手法はこの不確実性を明確に示すのに役立ちうるが,逆に混乱をひどくする場合もある。人間の推論法を調べた多くの研究から,人は確率を含む判断を求められた場合に往々にして不確実性を見くびることが示されている。信頼区間やファンチャートなど,不確実性を表示する視覚化技法の例を解説する。異なる方法がどのように選ばれ使われているかを理解すれば,データとそこに含まれる不確実性に精通したデータ消費者になれるだろう。

著者

Jessica Hullman

ノースウェスタン大学のコンピューター科学とジャーナリズムの教授。不確実性の推定を強化するデータ視覚化とデータ・インタラクションの技法を開発・評価している。

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NSAを監視せよ ビッグデータを守るには」,A. ペントランド,日経サイエンス2015年2月号。

原題名

Confronting Unknowns(SCIENTIFIC AMERICAN September 2019)

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