最近の統計データ分析では、コンピューターの計算能力が飛躍的に向上したことと、さまざまな統計解析ソフトウェアの開発が進展したことにより、かつてよりも格段に複雑な統計モデルを用いてデータ解析をすることが可能な時代になりました。これは多くの統計ユーザーにとって基本的には歓迎すべき状況です。その一方で、統計モデリングの技法もまた着実に高度化し、最尤法やベイズ統計学を駆使した先端的な統計モデルを使いこなすためにユーザー側に要求されるハードルもまた高くなりつつあります。復習をしておきましょう。「推測統計学」では根本的なちがいがあるということでした。見ていても、基本的な問題設定と具体的な目標が異なるために、両者の間で手順と方法に差が生まれます。記述統計学のゴールは、目の前にあるデータセットの様相(パターン)の理解にあります。観測されたデータセットは背後に潜む仮想的な母集団からの無作為標本であるという仮定がされます。いう新たな役割を担います。するだけでは資格不十分で、母数をきちんと正しく推定できるかどうかのパフォーマンスが問われます。前回挙げた分散の推定の例を思い出しましょう。記述統計学では平方和をデータ数(n)で割ろうが自由度(n−1)で割ろうが本質的なちがいはありません。差はデータ数が十分に大きければ実質的な差はなくなるからです。ところが、推測統計学ではそうはいきません。いう統計量は母分散により近い推定値を一貫して与えるからです。呼ばれる理由は過小推定バイアスがない点にあります。このように推測統計学は記述統計学とは別のゴールを設定します。極端な例として「全数調査(悉皆(しっかい)調査)」というケースを考えてみましょう。全数調査とは文字通り母集団のすべての調査対象を調べつくすことです。このとき、母集団からの標本抽出は原理的にありえません。全対象を調べあげているわけですから、有限個の標本の無作為抽出という概念そのものが不要になるということです。記述統計学は全数データの要約という任務を担うことができますが、推測統計学は全数調査ではもはや出番がありません。母集団をすべて調べつくしたので、推定すべき母数そのものが消滅してしまったということです。問題と深く関わってきます。