仮定とは? わかりやすく解説

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か‐てい【仮定】

読み方:かてい

[名](スル)

未定のこと、不確かなことを仮にこうと定めること。また、仮に定めた事柄。「今ここにコップがあると―してみよう」「―の上に立って物を言う

論理学などで、ある命題導き出す推論出発点おかれる前提条件仮設


仮定

1つ命題2つの文A ,B が「A ならばB である」の形で結ばれたものであるが、このときA を仮定という。

参考

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)』 (2022/05/26 03:30 UTC 版)

仮説(かせつ、: hypothesis)とは、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]


  1. ^ 『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。」
  2. ^ 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]
  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]
  4. ^ 例えば「予測というのは複数・無数の仮説・前提が組み合わさってできているため、予測結果が実験などによって反証されても、理論が含む多数の仮説・前提のうちのどれかに問題があったとしても、一体そのうちのどれが棄却されるべきなのか判別できず、またさらに実験自体にミスがあったのかそうでないのかも、実際上は判別ができないため」といった主旨の指摘など。
  5. ^ 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]
  6. ^ 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]
  7. ^ 時枝誠記は「言語過程観」と呼んでいた。
  8. ^ ヴィルヘルム・オストヴァルトエルンスト・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。
  9. ^ 「Descent with modification」(『種の起源』)
  1. ^ 板倉聖宣 1966a, p. 264.
  2. ^ 板倉聖宣 1966a, p. 269.
  3. ^ 板倉聖宣 1966a, pp. 268–269.
  4. ^ 井藤伸比古 2021.
  5. ^ a b c 板倉聖宣 1966a, p. 271.
  6. ^ 板倉聖宣 1966a, p. 270.
  7. ^ 板倉聖宣 1966a, p. 272.
  8. ^ 板倉聖宣 1966a, p. 273.
  9. ^ a b 板倉聖宣 1966b, p. 208.
  10. ^ 『岩波 哲学・思想事典』p.239
  11. ^ a b 板倉聖宣 1966b.
  12. ^ PC Watch 2016.
  13. ^ 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)

ダネットの検定」の記事における「仮定」の解説

この分析では、実験の結果数字表わされ、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考える。結果一連の観測 ( 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}}})} は処理され一連の観測、 X 0 ¯ {\displaystyle {\bar {X_{0}}}} は対照となる観測、s は p + 1全ての観察の共通標準偏差独立した推定値である。p + 1 個の観測全ての 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存在仮定される

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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)

逸脱度情報量規準」の記事における「仮定」の解説

DIC導出において、未来観察生成する確率分布特定のパラメータ付けられた族が真のモデル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考慮することが望ましい。 また、観察されデータ事後分布構築するためと、推定されモデルを評価するための両方使われるしたがって、DIC過剰適合したモデル選択しがちである

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/07/28 01:18 UTC 版)

一元配置分散分析」の記事における「仮定」の解説

One-way ANOVA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見なすことができる。 応答関数残差正規分布する(あるいは近似的に正規分布する)。 標本独立である。 母集団分散は等しい任意のに対する応答互いに独立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正規性の仮定の違反に関して比較頑健な手順である。もしデータ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代替法用いなければならない

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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階エレベーター位置確認し、今エレベーターがどこにいるかを観測する。 「利用階数偏りが無い」と仮定する例え3階以上は個人所有で、2階店舗などというビル考えない)。

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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定める: h k = − F ′ ( x k ) − 1 F ( x k ) α k = M ‖ F ′ ( x k ) − 1 ‖ ‖ h kx 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)

差分の差分法」の記事における「仮定」の解説

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s = 1 {\displaystyle s=1} と s = 2 {\displaystyle s=2} で等しということである。上の正式な定義正確に現実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意味している差分の差分法による推定量正確性保証する為に二つグループ個人構成時間によって変化しない仮定することがある差分の差分法用い際には、結果信用ならないものとする多様な問題例え自己相関や Ashenfelter の dip など、を考慮して取り扱必要がある

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/05/04 14:02 UTC 版)

共分散分析」の記事における「仮定」の解説

ANCOVAの使用基礎となり、結果の解釈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全ての処置群で等しいと仮定する回帰勾配均一性)。

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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」の記事における「仮定」の解説

ストークスの式適用するには以下の条件必要である粒子球形であること。 次式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若干のずれを生じる。そのため比較大き粒子に対して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(詳細終端速度を参照)。

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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」の記事における「仮定」の解説

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、設計階層的性質ネストされたデータに合わせて一部変更されている。 線形性 線形性線型性加法性斉次性からなる)の仮定は、変数間の関係性直線的である、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 の回帰方程式平均部分非線形パラメトリック関数置き換えた場合非線形混合効果モデル呼ばれる正規正規性の仮定は、モデルの各レベルにおける誤差項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、異な分布指定するともできる。マルチレベルモデリングの手法は、すべての形態一般化線形モデル使用できる等分散性 等分散性分散均一性)の仮定は、母分散等しいことを前提としている。しかし、異な分散相行列指定したり、分散不均一性自体モデル化することもできる観察独立性 独立性は、一般線形モデルの仮定で、ケース母集団からの無作為なサンプルであり、従属変数スコア互いに独立しているというものだ。マルチレベルモデル主な目的1つは、独立性の仮定が破られ場合対処することである。マルチレベルモデルは、レベル 1レベル 2残差相関しないこと、最高レベル誤差残差測定)が相関していないことを仮定している。

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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} )} で定義する部分可微分確定的な関数gに置き換える事でSGVB推定量可微分性保証するこれによりSGVB推定量微分して勾配法により ( θ , ϕ ) {\displaystyle (\theta ,\phi )} の最適解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可微分確定的関数置き換えるテクニックをreparameterization trick呼んでいる#原論文:2.4節。

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/05/04 14:06 UTC 版)

逆確率重み付け」の記事における「仮定」の解説

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 = aX = 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: 同じ軍に属す戦闘員各人資質戦闘力はすべて等し佐藤84(p74,79) 戦闘には軍の全員関わる佐藤84(p74,79) 戦闘時間的に一様である。すなわち戦闘激しさ戦闘終了までのどの時刻でも一定である佐藤84(p74,79) 両軍人数は非常に大きく両軍人数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)

比較優位」の記事における「仮定」の解説

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大なり小なりつながっており、貿易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、特化進んでいることになる。 国内には複数産業があり、それぞれ他国輸出試みたとすると、より高値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下の国々では、輸出利益得た産業生産拡大し、より多くの利益を得ようとするこの際に、最も高い利益得た産業が、より多く資源設備労働力)の購買力得て資源需要するので、各資源価格次第上昇する変動相場制をとる国家では、輸出得た外貨は、自国通貨両替されることになる。このとき、より高い利益得た産業がより多くの自国通貨を得る。比較優位産業はより高い利益得て生産拡大し、より多くの利益を得ようとするこの際に、輸出拡張自国通貨高が進む。 これによって比較劣位産業は、収益悪化し解散するなどして、資源解放することになる。この結果比較優位産業資源集中して特化進み一人当たりの実質GDP成長うながす

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/10/02 08:14 UTC 版)

中国方言」の記事における「仮定」の解説

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。

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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)

近畿方言」の記事における「仮定」の解説

仮定は「連用形+たら」にほぼ一本化されている例え共通語では「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」など慣用表現外ではほとんど用いない

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/10/30 01:44 UTC 版)

RRKM理論」の記事における「仮定」の解説

分子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やり取りできるとする。 分子到達可能な励起状態エネルギーを E とし、ここから生成物生じものとする分子内エネルギー分配反応そのものよりも非常に高速である。

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仮定

出典:『Wiktionary』 (2021/10/28 14:48 UTC 版)

名詞

かてい

  1. 事実関係なく、仮にこうと定めること。
  2. 推論出発点となる条件仮設

翻訳

発音(?)

か↗てー

動詞

活用


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