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#統計 1つ前のツイートのリンク先の解説
採用したモデルは「サイコロA,B,Cのどれかである」で事前分布でA,B,Cが等確率。サイコロA,B,Cの出目の分布は添付画像の通り。
しかし、推定先のサイコロXの出目の分布はサイコロA,B,Cからかけ離れていた。そして、推定・推測・推論にも失敗した。
採用したモデルは「サイコロA,B,Cのどれかである」で事前分布でA,B,Cが等確率。サイコロA,B,Cの出目の分布は添付画像の通り。
しかし、推定先のサイコロXの出目の分布はサイコロA,B,Cからかけ離れていた。そして、推定・推測・推論にも失敗した。
#統計 扱っている状況が単純でない場合には、統計分析に使用したモデルが現実において妥当かどうかはそう簡単には分かりません。
そして、モデルが妥当であるかどうかで、統計分析が信用できるか否かが決まります。
これはベイズであろうがなかろうが同じこと。
仮説検定や信頼区間でも同じ。
そして、モデルが妥当であるかどうかで、統計分析が信用できるか否かが決まります。
これはベイズであろうがなかろうが同じこと。
仮説検定や信頼区間でも同じ。
#統計
A氏＞我々は可能な限り努力して、妥当だと思われる確率モデルと事前分布を用いて、◯◯という仮説が正しい確率はほぼ100%になることを確認できました！
B氏＞で、そのモデルが現実において妥当な証拠は？
A氏＞我々はベイズ主義に基いて研究しているので、その質問には答えられません！
A氏＞我々は可能な限り努力して、妥当だと思われる確率モデルと事前分布を用いて、◯◯という仮説が正しい確率はほぼ100%になることを確認できました！
B氏＞で、そのモデルが現実において妥当な証拠は？
A氏＞我々はベイズ主義に基いて研究しているので、その質問には答えられません！
