昨日紹介したゲルマンのエントリでは、引用部の冒頭で事前分布への固執を戒めていたが、それは、ノアピニオン氏がベイジアンはデータが信用できないと自分の事前分布に固執する、と揶揄したことへの反論を意図していた。そこでノアピニオン氏は、事前分布を間違えるととんでもない結論に至る極端な例として、統計学者のCosma Shaliziが4年前に自ブログで示したケースを挙げている(デロング経由)。今日はそのShaliziのエントリを紹介してみる。 The theme here is to construct some simple yet pointed examples where Bayesian inference goes wrong, though the data-generating processes are well-behaved, and the priors look harmle
ノアピニオン氏が統計におけるベイジアンと頻度主義の対立について論じたところ、ベイズ統計学の権威であるアンドリュー・ゲルマンが反応した。以下はそこからの抜粋。 First, a Bayesian doesn’t need to stick with his or her priors, any more than any scientist needs to stick with his or her model. It’s fine—indeed, recommended—to abandon or alter a model that produces implications that don’t make sense (see my paper with Shalizi for a wordy discussion of this point). Second, the parall
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It looks as if you’re trying to visit a page we no longer maintain. Over the years, we have created many bespoke pieces of interactive journalism, and some pieces created using older or obsolete tools or technologies can no longer be accessed. When this happens we remove the interactive from our website and app. We hope you continue to enjoy our more recent interactives and data visualisations - y
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