なぜリスク分析のプロはブートストラップが好きなのか

リスク分析のプロの林岳彦氏が「なぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け）」と言うエントリーをあげており、一つの方法としてブートストラップ法で平均値の推定値の分布を求めておき、それを元に金勘定と言うリスク計算を行うことを紹介している。楽しく拝読させて頂いたのだが、色々と疑問が沸いてきたので列挙してみたい。 1. ブートストラップ法やベイズ法を前提におく必要はあるのか？ 内容は勉強になるのだが、ブートストラップ法もベイズ法も本質的には関係ないような気がする。母平均によって収益が変化すると仮定して、推定量の分布から期待収益を求めているのだが、標準誤差が出れば推定量の分布が出るので、古典的な統計学の範囲でも計算はできる。大半のケースでt分布を頭から仮定してしまう古典的な手法と異なり、推定量の分布に対して仮定を置かなくて済むことが利点なのだと思うが、そういう説明が欲しいところ。

[counterfactual]

counterfactualを比較できない状況で、仮説検定は無意味じゃね？　と言ったら叱られるかな。

[yasudayasu]

分布をそのまま扱うことが、分布にある情報を全て織り込んだ判断を下せるという事ではない。

[quassia88]

リスク分析のプロの林岳彦氏が「なぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け）」と言うエントリーをあげており、一つの方法としてブートストラップ法で平均値の推定値の分布を求めておき、それを