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接続:統計学が扱う変数
― 条件付き期待値としての「帯域思考」
1. 点解ではなく期待値分布を見る
完璧解思考：
ある条件で結果は一点に決まるはずだ
統計的現実：
条件  のもとで結果  は分布を持つ
我々が扱えるのは

という条件付き期待値と分散だけ。
これはあなたの言う
最適解は点ではなく濃淡帯域
と完全に同型です。
2. 変数を減らす＝条件付けを増やす
無条件期待値：

は分散が大きい（変数が多い）。
条件を入れると：

•分布が絞られる
•分散が減る
•予測帯域が狭くなる
これが
変数はゼロにできないが、
条件を増やすことで
有効変動幅は減らせる
の統計的正体。
3. 受け入れるとは「条件付き分布として生きる」こと
完璧主義：

現実：

つまり
未来とは常に確率変数であり、
我々は
「そのときの条件下での期待値帯域」
に身を置いて行動するしかない。
4. 減らすとは「無関係変数で条件付けしない」こと
統計では、
•有効な条件付け → 分散が減る
•無関係な条件付け → ノイズが増える（過学習）
CLCT的に言えば：
因果勾配のある変数だけで
条件付き期待値を形成せよ
ということ。
5. 撤退との接続
条件が変わったら、

期待値分布がずれる。
このとき旧モデルに固執するのが破綻で、
条件付き期待値を更新する＝撤退
です。
一文統合
変数を受け入れるとは
「世界を確率変数とみなし、条件付き期待値の帯域で生きる」ことであり、
変数を減らすとは
「意味のある条件だけで分布を絞り、分散を圧縮する操作」である。
