ベイズ統計

ベイズ統計、ちょっと流行り？

私の統計の知識ですが、大学のときの必修で最低限の勉強をしました。このときはいわゆる、標本理論による旧来の統計学でした。今で言うところの、ネイマン・ピアソンのものでしょう。つまりは、頻度主義。

然るに、今はベイズ統計が流行の兆しです。本屋さんに行くと、「ベイズ統計」をうたったものが山積みですね。多分、ベイズと銘打つと売れそうだという、出版社の思惑もあるのだと思います。もちろん、ニーズもあるのでしょう。

ベイズ統計の出発点は、よく知られたベイズの定理であって、これは条件付き確率から普通に帰結されるので、新しいものではありません。然るにこれを、事前確率と観測データからの、事後確率への変換式と捉えると、新しいビジョンが得られる、というわけです。

私は、ベイズ統計を知ったときに、実は何が新しいのかよくわかりませんでした。旧来の頻度主義をよくご存知の方であれば、事前確率というのは何じゃ？という話になるのでしょうが、私には特に違和感はありません。実際のところ、旧来型の設問であっても、何かしら事前確率を想定しないと、解けないようなものもあります。暗黙のうちに、無情報事前分布（一様分布など）を仮定していたりしますね。