特集：Bayes推測における諸問題
多様な情報量を含む事前密度族の下での推論
2015 年 45 巻 1 号 p. 171-191
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2015 年 45 巻 1 号 p. 171-191
弱い情報量しか含まない事前分布の下でのベイズ推論の研究は，柔軟な仮定の下での推測法の構築にとって重要な課題である．無情報事前分布がそれらの分布の極限として理解できる一方，通常の事前分布とも連続的に繋がる．経験ベイズ法では弱い情報しか含まない事前密度を，望ましくない特殊な場合として軽視することがあるが，適用範囲の広いベイズ法を構築するための中心課題と見なされる．本稿では，既知の値上に退化した事前密度から無情報事前分布を連続的に含む事前分布の族を概説する．その上で，ベイズ尤度を適切に定義することの必要性を強調する．興味ある含意として，Lindleyパラドックス と無情報事前分布の定義の困難さを論じる．
