統計学：ベイズ統計学と頻度主義統計学の違いは何ですか？

———-
Answer
ベイズ統計学と頻度主義統計学の主要な違いは、確率の解釈方法です。

頻度主義統計学は、確率を「頻度」や「実験での成功率」として解釈し、統計的推論を行います。つまり、過去のデータを分析し、将来のイベントについて何が起こるかを予測するために、確率を用いて推論します。

一方、ベイズ統計学は、確率を「信念の度合い」として解釈し、統計的推論を行います。つまり、既知の情報をもとに、新しい情報が与えられたときにどの程度信じるべきかを示す確率を用いて推論します。

言い換えると、頻度主義統計学は「データが真実である確率を評価する」のに対し、ベイズ統計学は「仮説が真実である確率を評価する」ことが目的です。ベイズ統計学は、確率の更新が容易であり、小さな規模のデータからでも有用な結果を得ることができますが、その解釈は主観的であると批判されることがあります。一方、頻度主義統計学は、確率の解釈が客観的であるため、結果が信頼性が高いとされていますが、大量のデータが必要とされ、データが少ない場合には適用が困難であることがあります。