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#統計 新刊の大塚淳著『統計学を哲学する』を近所の本屋で買って来ました。まだp.91にしか目を通していないのですが、
【データに基づく信念の改定というベイズ流の考え方】
とか
【ベイズ統計～ベイズ主義では確率は主観的な信念の度合いを測るもの】
と書いてあった！これはひどいと思いました。
【データに基づく信念の改定というベイズ流の考え方】
とか
【ベイズ統計～ベイズ主義では確率は主観的な信念の度合いを測るもの】
と書いてあった！これはひどいと思いました。
#統計 現実の統計分析や機械学習でベイズ統計の技術が「データに基づく信念の改定」としては普通使われていません。
数学的モデルとしての確率分布は使われていますが、モデル内における確率をわざわざ「主観的な信念の度合い」などと解釈したりしません。続く
数学的モデルとしての確率分布は使われていますが、モデル内における確率をわざわざ「主観的な信念の度合い」などと解釈したりしません。続く
#統計 去年の12月に出版された浜田宏他著『社会科学のための ベイズ統計モデリング』という本を見れば、社会科学の分野においても理解度の高い人たちにとって、ベイズ統計はすでに「主観確率」の「ベイズ主義」によるものではなくなっていることが分かります。続く
#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！
