統計学は、俯瞰的な視点でデータの特徴をとらえ、そこから知見を得るための学問です。 代数学や幾何学は古代ギリシア時代から熱心に研究されていたのに対し、統計学の歴史は比較的浅く、学問として認識され始めたのは１７世紀頃からです。
微積分学も、体系的な学問として発展し始めたのは１７世紀のニュートン、ライプニッツからなので、これら２分野は四天王の中でも若手の方だと言えます。１７世紀頃のヨーロッパ諸国では、国家の行政機能が進歩し、人口や経済に関するデータを組織的に収集・分析する体制が整ってきました。
しかし、目の前にある膨大なデータを前にして、役人は困り果ててしまいます。データの山を眺めるだけでは、「で、結局何が言えるの?」という肝心な部分が分からないからです。膨大なデータの特徴をとらえ、そこから知見を得るための方法論を確立したいという社会的ニーズから、統計学が誕生しました。
統計学は大きく分けて３つの分野からなります。
�� 記述統計学 データの特徴をわかりやすく記述する。
�� 推測統計学 限られたデータから全体の状況を推測する。
�� ベイズ統計学 新しいデータを学習して予測を改善する。
膨大なデータを読み解いていく方法を体系化したものが、1つめの記述統計学です。記述統計学は、歴史的には３つの分野のうちで最初に登場したものであり、統計学全体の土台をなしています。
２つめは、選挙の出口調査や新薬の治験など、限られたデータから全体の状況、例えば選挙の勝敗や世界中の患者に薬が効くかなどを推測するための方法論が推測統計学です。または推計統計学とも呼びます。
有権者全員にインタビューしたり、世界中のすべての患者に薬を試したりといったことは非現実的ですから、一部を調べて全体の状況を推測するという推測統計学の手法は、現代文明にはなくてはならないものになっています。
３つめは、ＡＩ時代に注目度が高まっているベイズ統計学です。近年はビッグデータ時代ともいわれ、毎日のように膨大なデータが生み出されています。ベイズ統計学は、そういった新しく生み出されるデータを取り込むことで、既存のデータに基づく予測を改善していく「学習機能」が最大の特徴です。
次々と新しいデータが生み出される現代社会においてニーズが高まっている分野です。これら３つの分野はそれぞれ守備範囲が異なっていて、全体として非常に幅広いテーマをカバーしているからこそ、統計学の応用範囲が多岐にわたるわけです。分析を行う際は、データを使って何をしたいのかという目的に応じてこれらを使い分けていきます。
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