(水)バタバタしている時には論文など読めないし,従ってメモも取れないが,不思議なもので,根を詰めて論文を読みあさっているときも,なにやら面倒に感じてメモをとれなくなる。これは何日か前に書きつけていたものだが,他に何を読んだのか思い出せない。Littleであろう)。bayesianアプローチというのを唱えているのだそうで、それを紹介した論文。大会の招待講演が基になっているようで、変なイラストがついていたりして、楽しい。ここでいう頻度主義とは、未知パタメータΘについての仮説検定なり信頼区間なりを、反復抽出下での統計量の分布から引き出そうとする立場のこと。ベイジアンとは、データについてのなんらかのモデルとΘの事前分布に基づき、Θの事後分布についての推論をしようとする立場のことで、事前分布をどう基礎づけているかはこの際問わない。漸近的な最尤推論はベイジアンに分類される由(Θの区間を信頼区間ではなく信用区間として捉えているから)。著者いわく、たいていの統計学者はその場その場で役に立つほうのアプローチを採ればいいやと考えており、2つのアプローチに橋渡しをしようとは思っていない。アナタ、アプローチが2つあるということは誠に困ったことなのですよ、と著者は多数の事例を挙げて説得にかかる。頻度主義アプローチの短所として以下の点が挙げられる:prescriptiveでない。「最小二乗の原理」というのは、推論手続きの特性評価をしてくれるだけで、推論システムそのものを一般的に提供してくれるわけではない。ベーレンス・フィッシャー問題を見よ(等分散性が仮定できない二群の平均の差の正確な信頼区間は求められない)。2x2クロス表の独立性の検定では、ピアソンのカイ二乗検定、イエーツ補正つき検定、フィッシャーの正確検定があって、使い分けに明確な合意がない。尤度原理に反する(尤度が同じなら含まれている情報も同じだ、という原理に反する)。コインを投げて表が出る確率をΘとする。