雑誌『ニュートン』が「ベイズ統計」特集だったので買って読んだ。ほとんど知らなかった基礎がよくわかった。
https://www.newtonpress.co.jp/newton.html
3囚人の話、ブルータクシーの話などはけっこう知られているが、やはりベイズ統計なのだった。感染検査で陽性だったときに本当に感染している確率もベイズ統計なのだった。「オッズ比」という考え方もベイズ統計のようだ（これはもっと意外だった）
さて、ベイズ統計がとりわけ不思議なのは、最初は当てずっぽうだった確率が、その事象（当たったり当たらなかったり）が繰り返されるたびに、どんどん修正されて確からしくなっていくこと。ここは面白くてついうなずくのだが、原理（そうなる根本の理由）はわからない気がする。まだ謎めいている。
もう1つおそらく核心的だと思えるのは、ものごとは、本当の姿（たとえば、何％がコロナに感染しているのか、オオカミ少年が嘘つきである確率、など）が「当然ながら事実として確定している」ということを、前提にしないのがベイズ統計なんだろう、ということ。
そしてこの「事実が確定されているなんて思うなよ」という点が、おそらく量子力学に似てくるのだろう！
ところで、これぞベイズ統計という例をあげておくと―― 「高血圧である人が脳卒中になる確率」ではなく「脳卒中になった人が高血圧であった確率」こそが、ベイズ統計。「妻を殴っている人が妻を殺す確率」ではなく「妻を殺した人が妻を殴っていた確率」がベイズ統計。＝私が理解するところでは＝
