Thread by @genkuroki

#統計 推定推測推論用に用意したパラメータθ付きの確率分布モデルp(x|θ)を前提とした

パラメータθの真の値は決まっている vs. パラメータθは確率分布している

という争いの枠組みは、私から見ると、

同類どうしの内ゲバ

に過ぎない。

推定推測推論用モデルの外側から来るリスクに無頓着。

#統計 推定推測推論用に用意したパラメータθ付きの確率分布モデルp(x|θ)を前提とした上で、パラメータθの値は決まっているが未知なので、最悪の場合の損失を最小化するように意思決定する、というミニマックス法を使っていても、モデル自体が大外ししているリスクは考えていない。

#統計 推定推測推論用に用意したパラメータθ付きの確率分布モデルp(x|θ)において、パラメータθが確率分布していると考えて、パラメータの分布についての損失の期待値を最小化するように意思決定する、というベイズ的意思決定論を使っていても、モデル自体が大外ししているリスクは考えていない。

#統計 科学者が気にする「現実の現象を説明するために用意したモデルが大外しになってしまうリスク」はそのような枠組みでは原理的に扱えない。