ベイズモデリングの最初の1歩に

森田先生著『実証分析』のベイズ版のような感じです。
多少データ分析の経験ある人が、
ベイズの実例を見て面白がりつつ実装方法のイメージをつかむ感じでしょうか。


ベイズモデリングの面白くてはたから見るとわかりづらいところは
「得られたデータ元（だいたいヒト）にあるはずのバイアスやばらつき」と「モデル作るときのばらつき」が切り分けられない……
なら、
前提（ハイパーパラメータ）を追加して切り分けてモデリングすればいいじゃない!　今はそれができるんだもの!
という点です。

ハイパーパラメータの妥当性を説明する理論はまだありませんが、
前提が「とりあえず正規分布を仮定する」よりはよほど健全になったと考えます。