ある記事をめぐるツイートを下記に束ねた：
- ［欹耳袋］蛍光ペンの交差点[別館]「p値とAIC(赤池情報量基準)の関係について」（2015年6月30日） ow.ly/P43Ph ※以前，駒場の「生物統計学」を受講していた学生から読んでほしいと連絡があった記事． #AICxTest posted at 09:58:50
- @leeswijzer #AICxTest @KuboBook さんの「みどり本」が頻繁に引用されている．これは関係者諸氏に周知しないといけないかも． posted at 10:02:23
- @leeswijzer #AICxTest 元記事を書いた学生さんへはすでにワタクシから返事を書いた：「Fisher の有意性検定，あるいは Neyman-Pearson の仮説検定の枠組みは，一世紀前のパラメトリック統計学の思考様式を引きずっています」 posted at 10:03:46
- @leeswijzer #AICxTest 「続）要するに，データに基づいて「真」あるいは「偽」を決める action を起こすことができるという確信ですね」 posted at 10:05:21
- @leeswijzer #AICxTest 「続）一方，AIC に代表されるモデル選択論の現在の流れは，データにはそんな強い力はないとみなしているようです．データにできることはたかだか仮説どうしの相対的なよしあしの判定であるという見方です」 posted at 10:05:51
- @leeswijzer #AICxTest 「続）統計学はすでに一世紀を越える歴史があり，さまざまな手法がさまざまな背景仮定をともなって提唱されてきました．次代のちがいのある統計手法や技法を現代的に “比較” することは実はそもそもまちがっているのではないかと私は考えます」 posted at 10:07:00
- @leeswijzer #AICxTest 「続）かつての Neyman-Pearson 的な仮説検定の枠組みはかつてのパラメトリック統計学が依拠していた科学哲学の世界ではそれなりに意味があったわけで，実験計画法や多重比較法のような分野ではその命脈が保たれています」 posted at 10:08:00
- @leeswijzer #AICxTest 「続）一方で，現代のモデル選択論はゆるい非演繹的推論（すなわちアブダクション）を実行するための手段を提供していて，その恩恵を現在の統計ユーザーは受けているわけです」 posted at 10:09:11
- @leeswijzer #AICxTest ― とりあえず，以上のような返信メールを出したんだけど，はてさて，どんなレスポンスが返ってくるのだろうか． posted at 10:10:08
- @leeswijzer #AICxTest 仮説検定とモデル選択は，10年前の生態学会大阪大会自由集会〈デ－タ解析で出会う統計的問題 ― 検定かモデル選択か〉の中心テーマだった．そのときの講演要旨とプレゼン資料が公開されている． ow.ly/P452f posted at 10:13:19
- @leeswijzer #AICxTest 統計学者あるいは統計ユーザーは，統計手法の背後に厳然としてある科学史の系譜と科学哲学の変遷を知っておかないと手痛い目に遭うだろうと思う．日本の統計学の本はそういう “文系” 的な記述がほとんどないもんね． posted at 10:16:25
- @leeswijzer #AICxTest 日本では「統計学は数学だ」という誤解が広まっているから，数式とコンピューターのあまりにもまぶしい「光」でかえって見えなくなってしまった「影」があることが忘れられている． posted at 10:18:59
