結局、統計モデリングとは何なのか - Qiita

先日、つれづれなるままに 時系列分析の勉強法の記事『統計初心者が時系列分析を学ぶための勉強法』 を書き殴ってみたところ、反響の大きさに驚きました。 正直、時系列分析なんてかなりニッチな分野だ（3人ぐらいしか読まないだろう）と思ってたからです。 ステイホームしているみなさんが、暇だから時系列分析を使ってFXで一儲けしようとでも考えているんでしょうか。 時系列分析のトピックである、状態空間モデルも統計モデリングの一種なわけですが、本日は、「統計モデリングとは何なのか」について、あらためて考えてみたいと思います。 統計モデリングといえば、みんな大好き緑本『データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)』です。 緑本はたしかに素晴らしい本ですが、緑本を読んだだけでは、「何が統計モデリングで、何が統計モデリングではないのか」「統計学における

[nilab]

「統計モデリングの基本パーツは確率分布」「ごく一部のデータ（標本、サンプル）から、全体（母集団）の平均や分散の値（ベイズ統計学なら分布）について想いを巡らせる」

[misshiki]

“「モデリング」の世界には、多くの場合、完全な客観だけでは判断できない余地が残ります。”

[Aobei]

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