値は、前者と後者で異なる(前者は二項分布、後者は負の二項分布から求めるから。おおお、気づかなかったー)。ベイジアンアプローチの短所としては以下の点が挙げられる。「確率の定義と事前分布の選択が主観的だ」というよくある批判に著者は同意しない(頻度主義アプローチだって場合によっては主観的だから)。モデル(尤度関数と事前分布)を完全に指定しないといけない。提供される答えが多すぎる。事前分布次第で答えが大きく変わってしまう。モデルがまずいと答えもまずい。頻度主義アプローチの場合、特性の良い手続きを探すということがモデルの誤指定に対するある程度の予防となっているわけだが、ベイジアン・アプローチの場合、モデルを間違えたら一巻の終わりである。モデルというものは、多かれ少なかれ常に間違っているものだ(ここで層別抽出についての簡単で面白い事例を紹介)。過激な主観ベイジアンならばそれも良しとするところだろうが、科学的推論に対するアプローチとしてはちょっと厳しい。それにそういう人たちだって、実際にはデータをこっそり覗き見してからモデルを決めてんじゃじゃないですかね、とのこと。頻度主義者はモデル形成と評価に強く、ベイジアンはモデル下での推論に強いんだから、両方をいいとこどりしましょう、というアプローチである。M)、すなわちデータYとモデルMの下でのパラメータΘの事後分布が、パラメータ推論の基盤となる。検討、すなわちモデルMの下でのデータYの周辺分布の検討が、Mのチェックを意味する(ここで頻度主義の考え方が導入される)。この両方が大事なわけだ。平均の区間推定の場合、結局はベイズ信用区間を求めるんだけど、ジェフリーズ事前分布を採用して標本分散の事後予測分布を出し、手元の標本分散が得られる確率がそれに照らして低すぎないか検定する(ええー???)。修士課程でベイズ統計を必修にしなさい。統計手法よりも統計モデリングを重視しなさい。モデル適合度の評価にもっと注意を向けなさい(フィッシャー流の有意性検定を含む)。実例のくだり,胡瓜の酢のものをクリームシチューにいれましょうなんて云われたような感じで、面食らったのだけど。要するに、基本的にはベイジアン、でも尤度関数と事前分布のチェックの際には頻度主義的アプローチもアリ、という立場であろう。