頻度主義統計、ベイズ統計、統計モデリングからみた「真値」【追記あり】 | Sunny side up!

【追記アリ】Twitterなどでいろいろご意見いただいたので追記を載せています。 2018年も終わりそうですね。僕は毎年29日に収まらない仕事を無理やり納めている感じです。 全然おさまってないけど、年末だし、なんか記事でも書いてみようと思ったので書いてみます。 Twitterでもよく議論に上がる、頻度主義とベイズ主義の違い、それに真値について書きます。真値ってなんだろうね。 よく95%信頼区間は、真値を95%の確率で含む範囲じゃないよ、と言われます。一方で、ベイズ信頼区間は真値を含む確率と解釈していいよ！という事も言われます（これはあとで言うように常に正しいわけではない）。こういうのをどう理解したらいいでしょうか。頻度主義とベイズでは真値の考え方が違うのでしょうか。 以下で論じることは、統計学に正しい話というより、こういう考え方を採用すればこうなるよね、という話で、「正しさ」がいくつか並列

[samu_i]

“任意の母集団から得た標本平均が正規分布に収束することを保証” ？？？