『「数理科学を使えば統計の”主義”を争う必要ない」という主張について検討する』
・はじめに 統計学の歴史では、頻度主義とベイズ主義という異なる立場の方法が存在し、違いに論争を繰り広げてきました。しかし、近年の統計学者の中には「現代の統計学は数理的な方法に基づいているから、主義の争いは解決した」と考える人もいるようです（この立場のことを、この記事では便宜的に「統計数理による主義不要論」と呼ぶことにします）。この記事では、「統計数理による主義不要論」に対して私なりの反論を考えてみることにします。論点は、以下の3つです。 1. 「“数理的な方法”を使っても、主義の争いが解決しない」ということを示唆する事実が存在する 2. 頻度主義とベイズ主義の論争を「どちらの方法が正しいか」という争いとして捉えると論争の全体像を見誤る 3. WAICに代表される現代ベイズ法の意義は、「数理によって主義の争いを解決した」のではなく「仮にあなたが頻度主義的な価値観を重視
カイカムリのスポンジ選択で学ぶ階層ベイズモデリング - katsumushiのはてなブログ
このプレプリントで、カイカムリにサイズの異なる三つのスポンジを与えて、どのサイズを気に入るかテストしています。その解析部分をここで解説してみます。それぞれの選択肢を選ぶ確率が身体の大きさと脚の欠損度合いとどのような関係にあるか、統計モデルをつくって推定してみようと思います。また、この選択行動に個体差があると考えてそれがどれくらいか推定してみます。個性を考慮しないモデルも適用しWAICをつかったモデルの評価もしていますが、ここでは省略します。興味のあるかたは論文とコードを参照してください。 コードはこちら：https://gist.github.com/kagaya/3188dd0a4571b068e501aeef9863e255 松浦氏のStanとRでベイズ統計モデリング、階層ベイズモデルとWAICに多くを負っています。 データ CSV file for Harada and Kagaya
階層ベイズと自由エネルギー | Sunny side up!
先日、広島ベイズ塾の春合宿がありました。 そこで発表した、「階層ベイズと自由エネルギー」の資料をアップしました。 自由エネルギーというのは、負の対数周辺尤度のことで、ベイズファクターの計算で使う周辺尤度を対数とって‐１をかけたものです。 スライド内容を要約すると、 １．モデル評価には２種類ある。AICとBICは見てるところが違うよ。 ２．階層ベイズではWAICはどういう予測をするかで値が変わるが、自由エネルギーは変わらないよ。 ３．心理学では自由エネルギーのほうが知りたい値かもしれないね。 の３点です。 ２年ぐらい前に、HijiyamaRで階層ベイズとWAICについて発表したものがありますが、それの続きになります。 ただ、内容的には松浦健太郎さんのブログ記事、「階層ベイズモデルとWAIC」のほうが断然わかりやすいので、こちらを先に見てもらったほうがいいかもしれません。一応、上のスライドだけ
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WAIC and cross-validation in Stan∗ Aki Vehtari† Andrew Gelman‡ 31 May 2014 Abstract The Watanabe-Akaike information criterion (WAIC) and cross-validation are methods for estimating pointwise out-of-sample prediction accuracy from a fitted Bayesian
