#統計 「ベイズ推論」などは不適切な言い方。「推論」と言えるほど偉くない。

以下のように区別します。

①事後分布を正確に求めること
②事後分布の密度関数の最大化(MAP法)
③事後分布を近似的に求めること(例: 変分ベイズ法、Laplace近似)
④事後分布のサンプルのランダム生成(例: MCMC法)

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#統計 「推論」(inference)という言い方の濫用がろくでもないことについてはGreenlandさんの講演スライドを参照。

私はこのGreenlandさんの説明に説得され、「推論」という言葉を使う場合には気を付けることにしました。

特にベイズ法の周辺の用語の体系は酷いと思います。

biostatistics.ucdavis.edu/sites/g/files/…

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#統計 「ベイズ」という語にはせいぜい「事前分布を使う」とか「データの数値で条件付けられた条件付き確率分布を系統的に利用する」のような意味しかないと思っておいた方が無難。

巷では妙なおまけ付きのミスリーディングな解説の側が圧倒的多数派。哲学っぽいことと絡めていたら大抵の場合アウト。