識別条件を満たさないモデルをベイズで解釈する(?) - バナナでもわかる話今回の記事は、ちょっとある噂を耳にしたのでそれに関する検証をしようかと思います。 「識別条件を満たさないモデルでもベイズだと(どういう意味合かはわからないが)解釈出来るらしい」 という話を耳にしまして。 ちょっとどういう意味合いで解釈できるのか、どういう意味で妥当なのかを聞きそびれたので、今回はそれを検証してみようかと思います。 (そもそも個人的には、本当かどうかも疑わしい気がしてるのですが...どうなのでしょうか。) 識別条件 まず、一般的に統計モデルには識別条件というものがあって、 要はこの条件を満たさないモデルのパラメータはまともに推定することも、理論上解釈することも出来ないというお話です。 例えば、次のような線形モデルを考えたとします。 とがパラメータです。 普通の線形モデルだと下のような形をしているわけですが 今回はとがふたつ掛けてあります。 このモデルは識別条件を満たさないモデ
