古典統計学・ベイズ統計・統計モデリングの関係について - Tarotanのブログ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
『ベイズ統計の理論と方法』の行間を読む I - ill-identified diary
概要渡辺澄夫の『ベイズ統計の理論と方法』 (以下, 渡辺本) は, 私のように統計学は多少知ってるものの, 統計力学を知らない人間にとっては, 「自由エネルギー」だの「分配関数」だのが何を意図して定義された統計量 (物理量?) なのかよくわからず, はじめは数式を目で追うことしかできなかった. 加えて, 渡辺本は, 実務に役に立つテクニックなどといった趣旨の本ではなく, 統計学的なモデリングや機械学習*1の理論を統一的に説明することを目的としている. そのため, 統計モデルを抽象的に一般化してその性質を説明する一方で, 混合分布モデルとか, ニューラルネットとか具体的な手法についての言及は控えめであることも, 人によっては理解が進まない原因になっていそうである. しかし, 難解であっても, 渡辺本に書かれている内容は非常に価値がある. 例えば, 以前私が [教材] 今更だが, ベイズ統計と
信頼区間を正しく理解してますか？確信区間との違いって何ですか？ - Qiita
信頼区間 (Confidence interval)は、統計学を習う際、最初の方に出てくる概念ですが、名前もあってその解釈にはしばしば誤解が生じます。直感的な解釈はベイズ統計学を用いた確信区間 (Credible interval)の方がふさわしいのですが、その違いがわからない、そもそも確信区間とか知らない、という人も多いのではないでしょうか。 この記事では、統計学を2分する頻度論者 (Frequentist) とベイジアン (Bayesian) の立場を今一度明らかにし、信頼区間と確信区間の違いを理解し、データの統計学的解析に役立てたいと思います。 正しい信頼区間 (Confidence interval) の考え方 データのバラツキを表現する方法は、分散 (Variance)、標準偏差 (Standard deviation)など様々あり、信頼区間 (Confidence interv
8/6因果フェスのプレビュー：「系列Aと系列Bの関係は？」という問いに対する4つの素敵な解法について - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
こんにちは。林岳彦です。エ・レ・ファ・ン・ト・カ・シ・マ・シ（←滝川クリステル風に声に出して読みたい日本語）。 さて。 今回は8月6日に迫った日本生態学会関東地区会シンポジウム（a.k.a 因果フェス）についてのプレビューを書いてみたいと思います。 今回のシンポにおける問いを一言で言うと：「系列Aと系列Bはいかなる関係か？（＊但し共変量および背景に関する情報は無いものとする＊）」 統計的因果推論というと「介入効果／措置効果の推定」のことを思い浮かべる方も多いのかもしれませんが、そのテーマは昨年に扱いました。 で、今年については本質的には以下の問いが中心になると言えるのかなと思います： 「系列Aと系列Bはいかなる関係かについて答えよ（＊但し共変量および背景に関する情報は無いものとする＊）」 はい。 これはシンプルではありますが非常に奥の深い問いです。 今回のシンポでは、この問いに対する4つの
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