Δｐがcontingencyだって言うけれど

Causal inferenceとかcausal judgementについて
調べていたらcontingencyという単語が頻出する。
Contingency learningという言葉もあるらしい。

オペラント条件付けでレバーを押したら水がもらえる
スキナー箱の中のネズミ君が、のどがかわいたから
いてもたってもいられなくて、水、水、水はないかと
動き回ってるうちに身体のどこかがレバーに当たって
あれっ、水が出てきたぞ、ごくごく。と繰り返して、
いつもこの辺に近づくと水が出ることがあるっぽいぞ
でも毎回ではないし近づくだけじゃだめみたいだし
関係ありそうなんだけどいったいどうなってるんだ、
という感じがcontingencyなのかな。

ある事象Ａとある事象Ｂとをどう結びつけるか
というcontingencyの度合いを測るものとして、
事象Ａが起こったとき（Ａ）に事象Ｂが生じる確率と
事象Ａが起こらなかったとき（〜Ａ）に事象Ｂが生じる確率
との引き算で、

Δp ＝ Ｐ(Ｂ｜Ａ) − Ｐ(Ｂ｜〜Ａ)

という指標を定義する方法がある(Allan, 1980)。

Ａ、Ｂは何でもいいので、レバーを押したら水がもらえるとか、
夕焼けが見えたら次の日は晴れるとかいろいろ当てはめ可能。
右に動いたら、鏡の中の像も右に動くとか、なんでもいい。
ある事象と別の事象との間に確率的な（とまで言えるかどうか
わからないけれど、少なくとも、統計的な）構造があるときに
因果性を感じるというモデルの検証には有用かもしれない。
動物や人間がΔpという量を／で把握してるかどうかは別問題。

ただし、事象が生じたかどうかを０、１で決められるとき、
つまり、Ａ∩Ｂ、Ａ∩〜Ｂ、〜Ａ∩Ｂ、〜Ａ∩〜Ｂの
いずれかに分類できるときしかこの指標は使えない。
このクロス集計表のことを、contingency tableとか
contingency matrixとも呼ぶらしいと始めて知った。

そういうcontingencyは随伴性と訳されることもあるけれど、
そう訳す必然性もない気がする。まとめて表にした時点で、
ＡであったかＡでなかったか決まってしまっているわけだけど、
表以前の、Ａであるかもしれないし、Ａでないかもしれない
どっちつかずな感じを殺す前のニュアンスを大切にしたいから。
あるいは、今までのデータではアンサンブルとしてこうだけど、
じゃあもう一回やったらどれになるのかなと夢想することとか。