ベイズ統計学
少数のパラメタが研究仮説に対応するようなケース自体がオワコン気味
多次元の確率分布自体の推定に関心が移った >>2
信頼区間表示のほうがわかりやすいからだよ。 頻度対主観みたいなことじゃないよね?
有意検定も内的なロジックとしては妥当なわけだし 検定は情報量が少ないんだよ
信頼区間みてキム仮説の値が入ってるかどうかで判断できるからね 少数のパラメータの有意性を問うこと自体がオワコンになっただけ
高次元確率分布による予測問題こそが統計学の本質という理解が浸透した フィッシャーのフィドーシャル限界による検定は、無情報事前分布を仮定した場合のベイズ信用区間による検定と多くの場合同じ
頻度とか主観とかは全く無関係の問題 (フィッシャー/ベイズ問わず)予測分布の変数選択のために検定を使う←健全な運用ああるパラメタの有意性自体に関心がある←一定の意義あると思うが、エセ科学という批判を免れない >>13
素晴らしく本質を突いた指摘なのだが日本語が残念w >>5
俺の分野だと頻度確率の考え方自体が
なじまないことが多いんだが
だからといって主観確率で検定というのも
解釈に悩むと思う
検定って何?ってことにならないか?
そうでもない? >>10
いや事実そうだから
検定だと情報量が少ないからつかわなくなった。 検定とは何かという問いであれば上で書いた話とはまた別(上のはあくまでプラクティカルな話)
あらゆる検定はベイズ推論によってのみ正当化しうる
つまりフィッシャー流のフィドーシャル推論では本来有意性検定を構成できないが、
それを無情報事前分布を仮定したベイズ推論において事後分布のラプラス近似を行ったケースとみなすことで正当化できる
検定とは何かといわれればこれ以外にはない >>18
それは視覚的に付加的な情報を加えただけで検定を使ってるねw
単に検定の見せ方の問題 >>24
>>22
>>20
ここに書いてるか読んでみな
有名な記事だからブックマーク入れてる記事な
検定だと情報量が少ないからだめになったんだよ
そんな必死に自演せんでもいいでw うーん君は検定って言葉を理解できてないね。
まずはそこから始めよう。頑張ってくれ。 喫茶店で仕事をしていたら意識を失わされた。
超音波テロの被害にあっています。
眠っているようにしか見えない人がいたら
超音波テロの被害者かもしれません。 喫茶店で仕事をしていたら意識を失わされた。 ←証拠
超音波テロの被害にあっています。 ←事前分布
眠っているようにしか見えない人がいたら ←尤度
超音波テロの被害者かもしれません。←事後分布
こうですか? 初学者です。
逆問題解析にベイズ推定を利用したいと思っているのですが、可能なのでしょうか。 >>27
分かってないのはお前だ
検定って言葉の意味なんて理解しても意味ない
検定なんて大した意味ないって流れになってるのにそんなことリカシしてどうなんだw >>40
すげー頭悪そ
意味ない意味ないって馬鹿ですかあなた 検定は意味ないんだもん
だから理解しても意味ないんだもん >>41
意味ないんだからしょうがないだろ
それが大勢になってるんだから
意味あるってんならそれを具体的に示せよ 使い所によっては有用としか言いようがない
意味ない/意味あるみたいな話し方が馬鹿丸出し
もう死んだほうがいいんじゃない? いや、意味ないとしかいいようがない。
使いどころって具体的になんだよ? 具体的に示せと行ってっるのに全く具体性のある事例を示さない
これが答えだろw 実際的なサンプルサイズを仮定した下での予測モデルのパラメタ選択などだね
きみの人生も意味無いって意見が大勢だろうから死んだらどうだ? >>47
ふーん、それが検定じゃないといけない理屈を示せと行ってんだがそれを示すことはできないとw
ダメだなこりゃw 検定は意味ない
統計は意味ない
研究は意味ない
科学は意味ない
宇宙は意味ない 検定じゃないといけない?頭が悪いんじゃなんく頭がオカシイんだな
検定、汎化誤差の推定、自由エネルギーの近似それぞれに異なる意味付けがある
実用上これらの違いを額面通りに捉えることは少ないだろうが理論上はな >>50
結局検定じゃないといけない理由は示せないってわけだろw
爆笑だわw 誰も示すと言ってないし示せるわけがない
検定は有用と言っただけ
知的障害者相手に時間の無駄だからこれ以上返信しない >>52
コレは面白い
示せないなら科学的手法として意味ないではないか?
結局逃げるのかw
だめだこりゃw >>49
バカそうだなぁ
論点の無批判な拡張に疑問を持たないのはバカの特権だな まぁ、このスレ見てると統計的の完全敗北は明白だねねって感じw 検定にせよベイズモデル選択にせよ、統計学はあるサンプルサイズの下での推論を与える
サンプルサイズによらない普遍的事実のようなものは統計学では得られない
だから具体的な予測に使うべきであり、科学的事実の発見には使えない 予測のための仮のモデルのパラメタ選択に検定なり情報量基準なりは有用
普遍的事実の発見のためでなく、実問題の予測に使うために有用 統計なんてもともと論証に使うものであって発見に使うものじゃないだろバカなのか?
>>59
それ検定じゃなくていいよな?
ばかすぎるわ
そろそろ検定じゃないとダメって事例出せよ 検定でなくてはダメって言ってるのは君だけな
そのイチャモン以外に拠り所を無くしたんだろうけど
無知で愚かだ アンカ付けないと「君」がだれなのか断定できません
こんなん統計使わなくても分かるよね? >>62
つまり検定固有の問題じゃないといいたいのか?
何がいいたいかはっきりしてみなw
あほくさ 3週間も考えてた、だってww
これはけっさく
たまに来てるだけなのに
暇人を基準にすんなよw そら、暇な時に書き込んでるんだからさ
何いってんの? 近所の怖いおばちゃんとよく合うので困っている。
そのおばちゃんは、いつも怖い顔して周りを威嚇しながら歩いている。
家を出て少し歩くといつも出会う。
同じ時間帯で会うのかと思って、5分づつ家を出るのを遅らせても何故か出会う。
ずっと家から出ないで、意を決して夜中に出ても出会う。
一日、1度だけ家を出ても出会う。
一日、10回家を出ると、10回出会う。
どうしたら、出会わないで済むか教えてくれ
また何で出合ってしまうのか、不思議。
一度、家の玄関のドアを開いてからまた閉じて
トイレに入ってから出たら出会わなかった。
なにかこの辺に原因があるのかもしれん 最近ベイズ統計に興味持ったんだけど、このスレってもう死んでる? 408 :氏名黙秘 [sage] :2021/02/25(木) 07:50:38.48 ID:6beLm+os
顔文字さん、こんにちは。次のような数学の問題、具体的に、どのように考えれば、正解にたどりつけますか?
ご回答のほどよろしくお願いいたします。
今、家電メーカーAの新商品の電子レンジBが、家電量販店Cに、在庫100個あったとする。
なお、Aの工場は横浜市内にX、Y、Zと3つあり、CにあるBは、Xで作られたものが50個、Yで作られたものが30個、Zで作られたものが20個であることがわかっている。
さらに、CにあるBは、Xで作られたものの8%、Yで作られたものの5%、Zで作られたものの3%が、初期不良品であることもわかっている。
このとき…顔文字さんが、CにあるBのうち、任意の1個を無作為に購入したとき、【Xで作られた初期不良品】である可能性は何%ですか?