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ビジネスなど人间が関わる现象を数学で解明しようとするとき、元のデータには必ず误差や间违いが含まれます。この不确実性を含めて数式化する际に欠かせないのが确率?统计です。

私が携わる研究の一つに、サッカーの试合のデータを使った「スポーツ时系列イベント検出」があります。将来は无人カメラが试合を撮り、特定の场面だけを自动的に検出して编集までできるようになるかもしれません。このような検出にはベイズ统计が非常に有効です。ベイズ统计は确率を积极的に使おうという考え方で、结果から原因を予测する确率を计算します。図のように赤と黒の球が入った础と叠の壶があり、赤球が１つ出てきたとします（図）。赤球の出処は五分五分だと仮定すると、赤球が础の壶から出た确率は75％と计算できます。これがベイズ统计の仕组みです。

ベイズ统计を含め确率?统计はビジネスやＩＴの世界で非常に注目されています。2009年にはグーグルのチーフエコノミストが「今后10年间で一番魅力的な职业は统计家だ」と発言し、国内でも统计学の本がビジネス书のベストセラーになりました。こうした书籍を読んでいるのは30～50代のビジネスマン、つまり皆さんが就职するときの面接官であり、将来の上司です。高校生の皆さんには文系理系を问わず、确率?统计は特に勉强してほしいと思います。