Thread by @genkuroki

#統計 統計学の哲学者のMayoさんによれば

* Royallの3つの問いに、びっくりするほど多くの(しかも異なる信念を持つ)統計家達・哲学者達が賛同している。(大変なことになっている、とてもひどいことになっているというニュアンス)

続く

errorstatistics.com/2014/10/10/bre…

https://twitter.com/genkuroki/status/1343008156457168896

#統計 Mayoさん曰く

* Royallの3つの問いの「戒律」によれば

①何を信じるか→ベイジアンの事後分布

②どう行動するか→Neyman-Pearsonの方法による長期的なパフォーマンスの良さ

③証拠の比較→尤度比較法

となるが、あなたはこれら全部を拒否したいかもしれません。私が拒否しているように。

#統計 日本語圏でも同様にRoyallの3つの問いの「戒律」という合理的であろうとすれば到底受け入れることができない考え方を受け入れている人達を容易に発見できます。

ソーバー著『科学と証拠―統計の哲学入門―』とその翻訳者の松王政浩さんが大変な悪影響を与えているように見える。

#統計

①ベイズ統計では主観的信念の更新を扱う必要はない。(掛算の式が数量×単価の順序である必要がないのと同じ)

②Neyman-PearsonのPearsonさんはFisherさんの「検定は"学習の道具"」という考え方に賛成していた。

③尤度はモデルのデータへの適合度の指標に過ぎず決して「証拠」ではない。

#統計 Royallの3つの問い(「戒律」)の枠組みで統計学をベイズ主義、頻度主義、尤度主義などに整理して語ることが、理解力が足りない人達に魅力的に見えることは非常によく理解できる。

しかし、そういう道に入った途端に、統計学が用意してくれている道具を合理的に使う道は閉ざされてしまいます。

#統計 ベイズ主義、頻度主義、尤度主義のような既存の杜撰な考え方で、ベイズ統計、統計的検定、尤度を使った議論のようなまともで有用な事柄について整理することは極めて有害です。

理解力が足りない人にとっては、既存の主義による分類がわかり易くて魅力的に見えると思われるので非常に要注意。

#統計 世の中の多くの人達は、立派な肩書きを持っていて、社会的に専門家扱いされている人の言葉に結構弱いです。

日本語圏で「Royallの3つの問い」のような杜撰であることが明らかな整理の仕方を広めることから、統計学に哲学の紹介が始まってしまったことは大変不幸なことだったと思います。

#統計 「道具～には～という性質があるので、～の場合の～という長所と～の場合の～という欠点を持つ」とか「道具Aと道具Bにはそれぞれ異なる利点と欠点がある」のように説明して、各道具の使い方はユーザーに任せるべき。

そして統計学は決して【お墨付き】が得られる道具ではないことの強調も必要。

#統計 私がここ数年ツイッターでよくやっているのは、「各道具の性質を手計算や #Julia言語 を使った計算とプロットを使って紹介すること」。

道具の欠点になるような性質も自分で確認すると大変魅力的に感じられることが多いです。欠点を1つ知るごとに道具を安全に使い易なって行くメリットもある。

#統計 各道具の欠点とみなされる性質にも魅力を感じる立場からすると、統計学を(科学的な)【お墨付き】が得られる道具とみなして【お墨付き】が得られる理由を論じるというのは、最初から馬鹿げた行為にしか見えない。

#統計 科学の各分野で何をどのように評価するかは非常に複雑な行為で、わかり易く整理するのは無理だと思います。

少なくとも統計学の言葉だけで整理するのは絶対に無理。

各道具の使い方の詳細は各分野の専門家が自分の合理性と責任で決めるしかないと思う。