か‐てい【仮定】
仮説
(仮定 から転送)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/04/05 16:51 UTC 版)
仮説（かせつ、英: hypothesis）とは、真偽はともかくとして、何らかの現象や法則性を説明するのに役立つ命題[注 1]のこと。仮に設けられた説として仮設とも書く[1]。仮説はその正否を実験的に検証しうるような、具体的に明確な内容を持つものであり、その仮説に反するような新しい実験事実が出てきても、その仮説を工夫してのらりくらりと変えて、いつまでたっても誤りを認めないような説は仮説ではなくドグマである[2][注 2]。天動説から地動説、創造説から進化論などの科学上の認識を大きく変えた理論は、いずれも大胆な仮説を立てることから始まっている[4]。
- ^ 『岩波 哲学・思想事典』p.239 「それ自体の真偽は確かめられていないが、色々な現象を説明したり、法則を導き出したりするために役立つものとして、仮に推論の前提に置かれる命題。」
- ^ たとえばデカルトの渦動説やプリーストリーの熱素説などがそのようなドグマと言える[3]。
- ^ たとえばプリーストリーの熱素説（フロギストン説）では、当初、フロギストンは物質であるから重さがなければならないとされたが、燃焼の際、質量減少が起こることが発見されると、マイナスの重さを持つものと変更された。それはもはや以前に考えられていたフロギストンではないから、本来は仮説を新しく出し直さなければならない[6]。
- ^ これに対する反論として、板倉聖宣はニュートンの万有引力は「大胆な仮説」であり、すべての科学的認識は仮説演繹ではなく仮説実験的に成立するとしている[11]。
- ^ ニュートンは、デカルトの「渦動説」のような宇宙に満ちた微粒子の運動を仮定して天体運動を説明しようとするような試みがすべてうまくいっていないのを見て、私はそのような仮説（ドグマ）は作らないと言ったのであって、ニュートン自身は『光学』で「光の粒子説」を仮説として提出している。これは原理的に実験で検証可能なものであるから仮説である。後世の科学史家は「ニュートンが仮説を否定した」と誤解している[11]。
- ^ 時枝誠記は「言語過程観」と呼んでいた。
- ^ ヴィルヘルム・オストヴァルトやエルンスト・マッハなどが支持。マッハ主義とか経験主義と呼ばれ20世紀初頭に特に欧州大陸で勢力があった。マッハらは感覚で認識できないものを考えるのは非科学的だとして、ボルツマンやマクスウェルの熱現象を分子運動論で考える原子論に反対した。
- ^ 「Descent with modification」（『種の起源』）
- ^ 板倉聖宣 1966a, p. 264.
- ^ 板倉聖宣 1966a, p. 269.
- ^ 板倉聖宣 1966a, pp. 268–269.
- ^ 井藤伸比古 2021.
- ^ a b c 板倉聖宣 1966a, p. 271.
- ^ 板倉聖宣 1966a, p. 270.
- ^ 板倉聖宣 1966a, p. 272.
- ^ 板倉聖宣 1966a, p. 273.
- ^ a b 板倉聖宣 1966b, p. 208.
- ^ 『岩波 哲学・思想事典』p.239
- ^ a b 板倉聖宣 1966b.
- ^ PC Watch 2016.
- ^ WIRED 2009.
仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2017/03/02 04:35 UTC 版)
この分析では、実験の結果が数字で表わされ、p 個の処理群と対照群を比較するために実験が行われた場合を考える。結果は一連の観測 ( X 0 ¯ , . . . , X p ¯ ) {\displaystyle ({\bar {X_{0}}},...,{\bar {X_{p}}})} について計算された (p + 1) 個の平均として要約できる。ここで ( X 1 ¯ , . . . , X p ¯ ) {\displaystyle ({\bar {X_{1}}},...,{\bar {X_{p}}})} は処理された一連の観測、 X 0 ¯ {\displaystyle {\bar {X_{0}}}} は対照となる観測、s は p + 1 個全ての観察の共通標準偏差の独立した推定値である。p + 1 個の観測の全ての X i ¯ {\displaystyle {\bar {X_{i}}}} は独立であり、共通分散 σ2 と平均 μi を持ち正規分布していると仮定される。また、σ2 に対する推定値 s2 の存在も仮定される。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/31 04:23 UTC 版)
DICの導出において、未来の観察を生成する確率分布の特定のパラメータ付けられた族が真のモデルを包含することが仮定される。この仮定は常に適用できず、このシナリオにおいてモデル検証手続を考慮することが望ましい。 また、観察されたデータは事後分布を構築するためと、推定されたモデルを評価するための両方で使われる。したがって、DICは過剰適合したモデルを選択しがちである。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/07/28 01:18 UTC 版)
One-way ANOVAの結果は以下の仮定が満される限りにおいて信頼性があると見なすことができる。 応答関数残差は正規分布する（あるいは近似的に正規分布する）。 標本は独立である。 母集団の分散は等しい。 任意の群に対する応答は互いに独立で同一の分布に従う正規確率変数である（単純確率変数ではない）。 ANOVAは正規性の仮定の違反に関しては比較的頑健な手順である。もしデータが順序尺度であれば、クラスカル＝ウォリス一元配置分散分析といったノンパラメトリックな代替法を用いなければならない。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2018/10/05 14:29 UTC 版)
「エレベーターのパラドックス」の記事における「仮定」の解説
5階建ての建物において、任意に4階でエレベーターの位置を確認し、今エレベーターがどこにいるかを観測する。 「利用階数に偏りが無い」と仮定する（例えば3階以上は個人所有で、2階は店舗などというビルは考えない）。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/09/04 02:14 UTC 版)
「ニュートン＝カントロビッチの定理」の記事における「仮定」の解説
X ⊂ R n {\displaystyle X\subset \mathbb {R} ^{n}} を開集合として、 F : R n ⊃ X → R n {\displaystyle F:\mathbb {R} ^{n}\supset X\to \mathbb {R} ^{n}} を微分可能関数で局所的にリプシッツ連続であるとする。つまり、いかなる開集合 U ⊂ X {\displaystyle U\subset X} に対しても定数 L > 0 {\displaystyle L>0} が存在して、任意の x , y ∈ U {\displaystyle \mathbf {x} ,\mathbf {y} \in U} に対して ‖ F ′ ( x ) − F ′ ( y ) ‖ ≤ L ‖ x − y ‖ {\displaystyle \|F'(\mathbf {x} )-F'(\mathbf {y} )\|\leq L\;\|\mathbf {x} -\mathbf {y} \|} が成り立ち、任意の v ∈ R n {\displaystyle \mathbf {v} \in \mathbb {R} ^{n}} に対して不等式： ‖ F ′ ( x ) ( v ) − F ′ ( y ) ( v ) ‖ ≤ L ‖ x − y ‖ ‖ v ‖ {\displaystyle \|F'(\mathbf {x} )(\mathbf {v} )-F'(\mathbf {y} )(\mathbf {v} )\|\leq L\;\|\mathbf {x} -\mathbf {y} \|\,\|\mathbf {v} \|} が成立することを意味する。いま、任意の初期値 x 0 ∈ X {\displaystyle \mathbf {x} _{0}\in X} を選択し、 F ′ ( x 0 ) {\displaystyle F'(\mathbf {x} _{0})} が可逆であると仮定して、ニュートン反復: h 0 = − F ′ ( x 0 ) − 1 F ( x 0 ) . {\displaystyle \mathbf {h} _{0}=-F'(\mathbf {x} _{0})^{-1}F(\mathbf {x} _{0}).} を構成する。次の仮定は x 1 = x 0 + h 0 {\displaystyle \mathbf {x} _{1}=\mathbf {x} _{0}+\mathbf {h} _{0}} だけでなく球全体 B ( x 1 , ‖ h 0 ‖ ) {\displaystyle B(\mathbf {x} _{1},\|\mathbf {h} _{0}\|)} が集合Xに包含されていることを要求する。さらに、 M ≤ L {\displaystyle M\leq L} をこの球におけるヤコビアンに対するリプシッツ定数であるとする。最後の準備として、数列 ( x k ) k {\displaystyle (\mathbf {x} _{k})_{k}} , ( h k ) k {\displaystyle (\mathbf {h} _{k})_{k}} , ( α k ) k {\displaystyle (\alpha _{k})_{k}} を帰納的に以下の通りで定める： h k = − F ′ ( x k ) − 1 F ( x k ) α k = M ‖ F ′ ( x k ) − 1 ‖ ‖ h k ‖ x k + 1 = x k + h k . {\displaystyle {\begin{alignedat}{2}\mathbf {h} _{k}&=-F'(\mathbf {x} _{k})^{-1}F(\mathbf {x} _{k})\\[0.4em]\alpha _{k}&=M\,\|F'(\mathbf {x} _{k})^{-1}\|\,\|\mathbf {h} _{k}\|\\[0.4em]\mathbf {x} _{k+1}&=\mathbf {x} _{k}+\mathbf {h} _{k}.\end{alignedat}}}
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/11/09 08:49 UTC 版)
最小二乗法におけるすべての仮定は差分の差分法でも同じく当てはめられる。加えて差分の差分法は平行トレンドの仮定（英: parallel trend assumption）が必要になる。平行トレンドの仮定とは λ 2 − λ 1 {\displaystyle \lambda _{2}-\lambda _{1}} の値が異なる s = 1 {\displaystyle s=1} と s = 2 {\displaystyle s=2} で等しいということである。上の正式な定義が正確に現実を反映しているという仮定の下では、平行トレンドの仮定は自動的に成立する。しかし λ s t : λ 22 − λ 21 ≠ λ 12 − λ 11 {\displaystyle \lambda _{st}~:~\lambda _{22}-\lambda _{21}\neq \lambda _{12}-\lambda _{11}} であるようなモデルの方がより現実的ではあろう。 処置効果とは観測変数 y と処置を受けなかったとして平行移動した y の値の差である。差分の差分法のアキレス腱はあるグループにおいて処置ではない何かが変化を与えたものの、他は処置群と同じである時で、これは平行トレンドの仮定の破綻を意味している。 差分の差分法による推定量の正確性を保証する為に、二つのグループの個人の構成が時間によって変化しないと仮定することがある。差分の差分法を用いる際には、結果を信用ならないものとする多様な問題、例えば自己相関や Ashenfelter の dip など、を考慮して取り扱う必要がある。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/04 14:02 UTC 版)
ANCOVAの使用の基礎となり、結果の解釈に影響を与える重要な仮定がある。標準的な線形回帰の仮定が保持され、共変量の傾きが全ての処置群で等しいと仮定する（回帰勾配の均一性）。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/04/19 10:13 UTC 版)
ストークスの式を適用するには以下の条件が必要である。 粒子は球形であること。 次式で定義されるレイノルズ数Reが2より小さいこと。 R e = D p v s ρ f η {\displaystyle Re={\frac {D_{\mathrm {p} }v_{s}\rho _{\mathrm {f} }}{\eta }}} 大きな粒子や不定形粒子では以上の仮定が成り立たず、流体から受ける抵抗力も若干のずれを生じる。そのため比較的大きい粒子に対してはアレンの式やニュートンの式を適用したほうがよい場合もある（詳細は終端速度を参照）。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/11 08:22 UTC 版)
マルチレベルモデルでは、他の主要な一般線形モデル（ANOVA 、回帰など）と同じ仮定を置くが、設計の階層的性質（ネストされたデータ）に合わせて一部が変更されている。 線形性 線形性（線型性、加法性と斉次性からなる）の仮定は、変数間の関係性が直線的である、と表現される場合もある。非線形関係に拡張することも可能であり、レベル 1 の回帰方程式の平均部分を非線形パラメトリック関数に置き換えた場合、非線形混合効果モデルと呼ばれる。 正規性 正規性の仮定は、モデルの各レベルにおける誤差項が正規分布しているというものだ。ただし、ほとんどの統計ソフトウェアでは、ポアソン分布、二項分布、ロジスティック分布など、異なる分布を指定することもできる。マルチレベルモデリングの手法は、すべての形態の一般化線形モデルに使用できる。 等分散性 等分散性（分散の均一性）の仮定は、母分散が等しいことを前提としている。しかし、異なる分散相関行列を指定したり、分散の不均一性自体をモデル化することもできる。 観察の独立性 独立性は、一般線形モデルの仮定で、ケースは母集団からの無作為なサンプルであり、従属変数のスコアは互いに独立しているというものだ。マルチレベルモデルの主な目的の1つは、独立性の仮定が破られた場合に対処することである。マルチレベルモデルは、レベル 1 とレベル 2 の残差が相関しないこと、最高レベルの誤差（残差で測定）が相関していないことを仮定している。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/14 10:06 UTC 版)
「変分オートエンコーダー」の記事における「仮定」の解説
SGVB推定量を導入する為、何らかの（容易に計算可能な）可微分関数と（容易にサンプルを抽出できる）確率分布 E {\displaystyle {\mathcal {E}}} を用いて z = g ϕ ( x , ε ) {\displaystyle \mathbf {z} =g_{\phi }(\mathbf {x} ,{\boldsymbol {\varepsilon }})} 、ここで ε ∼ E {\displaystyle {\boldsymbol {\varepsilon }}\sim {\mathcal {E}}} ...(P1) とする事で確率密度関数 q ϕ ( z | x ) {\displaystyle q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )} に従ったサンプルを抽出できる事を仮定する#原論文:2.3節。 なお変分オートエンコーダーの場合は(E1)より E = N ( 0 , I ) {\displaystyle {\mathcal {E}}={\mathcal {N}}(\mathbf {0} ,I)} 、 g ϕ ( x , ε ) = μ E + σ E 2 ⊙ ε {\displaystyle g_{\phi }(\mathbf {x} ,{\boldsymbol {\varepsilon }})={\boldsymbol {\mu }}_{E}+{\boldsymbol {\sigma }}_{E}^{2}\odot {\boldsymbol {\varepsilon }}} ...(P2) とすればこの仮定が満たされる事がわかる。ここで「 ⊙ {\displaystyle \odot } 」は成分毎の積である。 後でSGVB推定量を定義する際に仮定(P1)を使う事で、本来は確率分布 q ϕ ( z | x ) {\displaystyle q_{\phi }(\mathbf {z} |\mathbf {x} )} で定義する部分を可微分で確定的な関数gに置き換える事でSGVB推定量の可微分性を保証する。これによりSGVB推定量を微分して勾配法により ( θ , ϕ ) {\displaystyle (\theta ,\phi )} の最適解を求める事ができるようになる。原論文ではこのように確率分布を可微分な確定的関数に置き換えるテクニックをreparameterization trickと呼んでいる#原論文:2.4節。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/04 14:06 UTC 版)
一貫性： Y = Y ∗ ( A ) {\displaystyle Y=Y^{*}(A)} 未測定交絡因子がない： { Y ∗ ( 0 ) , Y ∗ ( 1 ) } ⊥ A ∣ X {\displaystyle \{Y^{*}(0),Y^{*}(1)\}\perp A\mid X} 治療の割り当ては、共変量データのみに基づいており、潜在的アウトカムとは無関係である。 正値性：すべての a {\displaystyle a} および x {\displaystyle x} に対して P ( A = a ∣ X = x ) > 0 {\displaystyle P(A=a\mid X=x)>0}
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/06/03 01:58 UTC 版)
「ランチェスターの法則」の記事における「仮定」の解説
一次法則、二次法則を導出するに際し、話を単純化するため、以下を仮定する： 同じ軍に属する戦闘員の各人の資質・戦闘力はすべて等しい佐藤84(p74,79) 戦闘には軍の全員が関わる佐藤84(p74,79) 戦闘は時間的に一様である。すなわち戦闘の激しさは戦闘終了までのどの時刻でも一定である佐藤84(p74,79) 両軍の人数は非常に大きく、両軍の人数は時間微分できると近似しても問題ない佐藤84(p75)
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/16 02:52 UTC 版)
「ガウス＝マルコフの定理」の記事における「仮定」の解説
誤差項 ε {\displaystyle {\boldsymbol {\varepsilon }}} について E [ ε ] = 0 {\displaystyle E[{\boldsymbol {\varepsilon }}]=0} （不偏性） Cov [ ε ] = σ 2 I {\displaystyle \operatorname {Cov} [{\boldsymbol {\varepsilon }}]=\sigma ^{2}{\boldsymbol {I}}} （等分散性・無相関性） を仮定する。ここで I {\displaystyle {\boldsymbol {I}}} は単位行列を表す。 無相関性は独立性よりも弱い仮定であり、また正規分布など特定の分布に従うことを仮定していない。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/27 07:21 UTC 版)
現代において、世界各国は、グローバルな貿易ネットワークに大なり小なりつながっており、貿易を行っている。輸出財は国内需要よりも多く生産しているということであるので、特化が進んでいることになる。 国内には複数の産業があり、それぞれが他国へ輸出を試みたとすると、より高値で販売できる順に序列ができる。 固定相場制をとる国家または共通通貨制下の国々では、輸出で利益を得た産業は生産を拡大し、より多くの利益を得ようとする。この際に、最も高い利益を得た産業が、より多く資源（設備や労働力）の購買力を得て、資源を需要するので、各資源の価格は次第に上昇する。 変動相場制をとる国家では、輸出で得た外貨は、自国通貨へ両替されることになる。このとき、より高い利益を得た産業がより多くの自国通貨を得る。比較優位な産業はより高い利益を得て、生産を拡大し、より多くの利益を得ようとする。この際に、輸出拡張で自国通貨高が進む。 これによって、比較劣位な産業は、収益が悪化し解散するなどして、資源を解放することになる。この結果、比較優位な産業へ資源が集中して、特化が進み、一人当たりの実質GDP成長をうながす。
※この「仮定」の解説は、「比較優位」の解説の一部です。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/10/02 08:14 UTC 版)
仮定形は、「行きゃー/行きゃ」「食べりゃー/食べりゃ」のような形を用いる。
※この「仮定」の解説は、「中国方言」の解説の一部です。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/05/21 21:53 UTC 版)
仮定は「連用形+たら」にほぼ一本化されている。例えば共通語では「行ったら」「行けば・行きゃ」「行くと」「行くなら」「行くのなら」「行くのだったら」などと言い分けるところも、近畿方言話者は「行ったら」と「行くのやったら（行くんやったら）」で済ます傾向がある。特に「なら」は「ほんなら・ほな」（「それなら」の転）や「さいなら」など慣用表現以外ではほとんど用いない。
※この「仮定」の解説は、「近畿方言」の解説の一部です。
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仮定
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2020/10/30 01:44 UTC 版)
分子を調和振動子とみなし、これらが互いに結合していてエネルギーをやり取りできるとする。 分子の到達可能な励起状態のエネルギーを E とし、ここから生成物が生じるものとする。 分子内のエネルギー分配は反応そのものよりも非常に高速である。
※この「仮定」の解説は、「RRKM理論」の解説の一部です。
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仮定
「仮定」の例文・使い方・用例・文例
- XはYに等しいと仮定せよ
- 根拠の弱い仮定
- 劇的な改革が必要だと皆が仮定している
- この研究は、二酸化炭素が地球温暖化の原因だという仮定を証明するものだ。
- 我々はその理論が仮説として仮定されることを当然のこととしていた。
- 生命体理論は、有機体が生命の基本単位だと仮定する。
- クリティカルシンキングでは、自分の持っている仮定や偏見、傾向を知るために、自分自身について意識的である必要がある。
- これは通常ばかげた仮定です。
- 我々は、発ガンははいくつかの遺伝子グループの突然変異によって起こると仮定した。
- それは仮定されるべきでない。
- あなたの仮定が正しいです。
- この仮定は現実になる。
- それは単純な仮定に基いている。
- 私はそれがここにあると仮定して話す。
- それはそのように仮定されている。
- 食料を自国で生産すると仮定して、消費される水量を想定する。
- 仮定法過去の場合ｂｅ動詞はすべてｗｅｒｅになるんだよ？
- 彼女がここにいると仮定してみよう。
- 彼がここにいると仮定してみよう。
- 私がアメリカに行っていると仮定してください。
仮定と同じ種類の言葉
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