数式で表現されることで一般性を保って議論することができる。結果はどのようなものであれ,程度で表現される。drawer問題の解決に貢献することになるだろう。するべきではない」といっているが,”いまこのデータから効果があるといえるか”という行動指針を与える意味で検定には意味があると思います。数式で表現されることで一般性を保って議論することができる。」といっていますが,ベイジアンでなくとも尤度の設定は自由ですし,厳密に考えるならどの分析手法だって数式で書けます。推測統計を使わない自由だってあると思います。結果はどのようなものであれ,程度で表現される。」といいますが,それは検定でもそうですし,最尤推定を使ったときの標準誤差をみれば程度はわかります。効果量やその信頼区間を見ても同様です。drawer問題の解決に貢献することになるだろう。」といっていますが,結局小さい効果というのは見たらわかりますし,そのようなものに興味がある人はどれくらいいるのでしょうか。帰無仮説検定の真価が発揮される。データが増え,検討すべき仮説が複雑になっていた場合にモデルが特異であっても汎化誤差が見積もれるベイズ統計学の知識が役に立つと考えられる。一般に複雑なモデルの推定は難しい。最適化の計算が失敗することもしばしばある。計算時間が現実的でないこともある。そのようななかで,答えが出せる方法は役に立つ。ベイズ統計学の推測方法は最尤推定法よりも安定して推定ができることもある。これは推測の精度の良さとは全く別の話である。いえ,そうした方法を採用して暫定的にでも答えをだすことは科学的態度として適切だと考えられる。データが大きい場合漸近論が成立していると考えられることもあり,場合によっては最尤推定を使ってもよいと思う。場合によってはベイズ推定法のほうが推定に時間がかかることもある。用は選択の問題であり,「この段階にはこの統計学を使うことがよい」という考え方には賛同できない。