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

[ijustiH]

ベイズ統計は古典の統計の式展開に名前をつけたって感じはしてた

[NURUME]

統計学の歴史

[Diomedeidae]

統計学的推定手法の歴史的遷移をまじめにやると面白そうですね

[gakushimama]

とても勉強になりました。

[houyhnhm]

用語が独特過ぎて読みづらいなあ。