ベイズ脳


 学会だのなんだのと書き物シーズンに突入、ということで分散分析だの、クラスターだの最小自乗法の信頼区間出してみるだの、多重比較だの、お勉強してたりします。

 ところで、僕の職場には統計的手法にいろいろと忠告をしていただけるありがたい年配の上司がおります。昨年はAICの概念を理解してもらうのに1週間ほどかかったりと、統計デバイドを感じたりすることもあるのですが、(それはそれで自分の理解もだいぶ進んだんだけど)今回もそういう類の統計議論になりました。

 んで、話の中で個体間差とブロック間差のばらつきの塩梅をどうコントロールするか、みたいな話になって、 結論としては「平均値」なんて統計量がいけないんだという、とんでもな結論になってきたわけですね。

 最初は、なんだそりゃ、とか思ってたんですけど、よく考えてみると、そういう思考がベイズ的なのかも、という気がしてきました。ベイズがありますよ、なんて言うとますますややこしくなりそうだったので、そこはパス。

 ただ、ベイズとか新しい統計ツールを知らない人でも、従来の体系の中で考えまくると、最終的には正規分布、等分散な当てはめに疑問が出てくるというのは興味深い。

 逆説的にいえば、最小自乗法や分散分析が万能なツールと考えている人は、統計って何かを深く考えてない人のかもしんない。