７６、統計とは（統計を考える）

ベイズ統計では時間が陽に働いている

ベイズ統計で重要なのは、ベイズ統計は、変化を前提としていると言う点である。
新しい情報が加われば物事は変化する。状況が変わったら必然的に結論も変わるという事である。

当たり前と言えば当たり前な事である。しかし、これまでその当たり前な事が当たり前として処理されてこなかった。
それがベイズ統計が認められてこなかった理由である。

ベイズは、新しい情報が加われば予測は変化する。変化させるべきだという考え方を基礎としている。
それが事前や事後という発想につながるのである。
何が事前と事後で変わったのか。それは変化を予測するうえで重要な鍵となる。
これは後々ベイズ統計では、事前確率、事後確率という形に発展していく。

記述統計等は、法則や規則、有効性などを解明、あるいは、仮説を立証するといった時間が陰に作用している事象に効果的である。それに対して予測、予実績管理といった時間が陽に作用している事象には、ベイズ統計や時系列分析などが有効となる。

ベイズが事前確率、尤度、事後確率等を重視するのは、ベイズ統計が時間軸を含んでいるからである。

状況や段階の変化によって前提条件も変わる。確率分布の在り方も変わる。それが大原則である。
この様な時間的変化をどの程度、統計や確率に取り込むか、組み込むか、それによって時間が、陽に作用するか陰に作用するかが分かれるのである。

ベイズ統計
確率と統計
確率と統計（教育）

参照
「道具としてのベイズ統計」　涌井良幸著　日本実業出版

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