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1. オッカムの剃刀の原則
2. 科学的推論
3. 効果的な適用
4. パースの予測可能性原則
5. 理論的単純さ
6. エンティティの節約
7. 経験と実験のデータ
8. 偏見の排除
9. 変数の選択基準
10. ベイズ主義的アプローチ
11. 確率論的モデリング
12. 疑似科学との区別
13. 概念的な整合性
14. 実証的な検証
15. シンプルな説明の好ましさ
16. 複雑性の指標
17. 統計学的手法
18. 解釈の厳密性
19. 説明の妥当性
20. 理論の一般化可能性
21. 必要な仮定の最小化
22. オカムの剃刀原則と確信度
23. 帰納的推論と演繹的推論
24. 仮説生成と検証
25. 機械学習とオッカムの剃刀
26. 次の実験のデザイン
27. 結果の優れた説明
28. 統計的有意性と実質的意義
29. 多重比較の問題
30. 仮説空間のサイズと優れた予測