比較できるものではないともいえる。今までのベイズ推しはなんだったのかと脱力した。このような考え方の違いを述べてどうするのだろうか。結局主義だけでは先に進まないと思うのだが。言えるのではないだろうか。ベイズの公式をみて,科学の一般的な営みを想像するのは結構だが,最尤推定だって,モデル,データ,パラメタがすべて出てくるし,最尤推定値は所与のモデルのもとで真の分布に(カルバックライブラ距離の意味で)一番近いパラメタを選んでいるという意味できちんと推測をしようとしているし,これが一般的な科学的な営みでないわけがない。)事前分布が一様,あるいは定数に比例すると書いたほうがよい。言える包括的だからといって,つねに一般的な方がよいわけではない。モデルなんかをつかうことも考えられるが,それを使いこなせる人はほぼいない。どちらがデータに対して当てはまりが良いかを考えるものである。この両者の比のことを一般にベイズファクターという。周辺尤度が式に含まれているからだからどうだというのだろう。モデル選択に周辺尤度を使います,といえばそれでいいのではないだろうか。一般的な表現なのである。ベイズの公式自体は,条件付き確率の定義から当たり前に出てくるもので,とくに意味はないと思う。,「すべての統計的定理は集合論のことばで記述できる。ゆえに集合論の記述がベイジアンの表現より一般的な表現なのである。」ということも正しく。そんな言及にはなんの意味もないだろう。見ぬデータの予測についてまで言及できるところにある。されていたものである。単純な回帰分析だって,最尤推定値をプラグインして予測分布を作ることができる。いうか,これが一般的な最尤推定と呼ばれる方法。ベイズのみが予測を扱っていると考えているのだろうか。「まだ見ぬデータの予測」については,その分野の人がただ単にやってないから見たことがないだけでは?と思う。それ以上は言及するものではない。責任をもつことができる。尤度主義が頻度主義の上位互換のような表現だが,そういうものなのだろうか。周辺尤度を使って「構造」を当てようとするこころみは,汎化誤差を最小化して予測を最もよくするモデルを選ぶこころみと同じではない。予測が最善のように行っているが,ベイズ統計学においてもベイズ自由エネルギー(=周辺尤度)を使って構造を推測しようとする方法がある(WBICがまさにそれ)。全般的に議論がとっちらかっていて読みにくい印象がある。推定方法の革新や,分布などの概念の導入にとどまるものではない。理論の妥当性を求めることになるだろう。問い直し,決意しなければならない。真にベイズ統計学的であることは,まず主義を主張しないことからスタートするべきでしょう。理論の妥当性を求めることになるだろう」といっているが,これはただ単に科学的な営み(とはなんなのか私も明確な答えがあるわけではないが・・・)を述べているに過ぎず,ベイズ統計学がどうこうという水準の話ではない。議論の水準が整っていない。問い直し,決意しなければならない。」といっているが,何を決意するのだろうか。帰無仮説を棄却できない。