久しぶりに買った本は以下の偉大なBradley Efronの本である。
Large-Scale Inference:
Empirical Bayes Methods for Estimation, Testing, and Prediction
http://www.amazon.com/dp/B004K3C37G
経験ベイズに基づいた巨大データの推定問題を扱っていて、これは以前からきちんと勉強しなければと思って放置していたものだった。以下の講義録をモノグラフにしたものらしい。
Stats 329 Large-Scale Simultaneous Inference
Winter 2009/2010
http://www-stat.stanford.edu/~omkar/329/
昨日から時間があるときにパラパラ読み始めているが、具体例が豊富でRのスクリプトやデータもEfronのサイトにおいてあってハンズオンで確かめることができる。
http://www-stat.stanford.edu/~omkar/monograph/data.html
これはおもしろすぎる。ただ、独学で付け焼刃的にベイジアンを勉強した身には、この本を読み進めるのは結構骨だ。上のStats 329の動画があればいいのに…。
あと、
Tumblrの方には紹介したのだが、最近Efronがやった講演についての講演前インタビューがあって、"too much too little data problem”という言葉でとても面白いことを話している。
「今の時代は一見大量のデータに溺れているかに見えるけれど、ある特定のことに答えようと思って詳しくみると実はまだまだデータが足りないことがある。…(データに溺れることと、データが足りないことの)両方が起きてるんだ。」
なるほど!