- 同一の条件に対して発生した0/1の集計結果から、1になる確率を推定するときにベータ分布を使うことがある
- １個の量的変数に依存して発生する0/1の集計結果から、量的変数に関してロジスティック関数に回帰することもよくある
- ロジスティック関数への回帰では、個々の量的変数値については1になる確率の点推定がなされている
- 本当は、それぞれの量的変数値について、(ベータ)分布のような1になる確率の分布推定がなされている
- 複数の(量的)変数に依存して発生する0/1の集計結果からもロジスティック回帰はできる。回帰関数は「点推定」なので、そこに「点ごとでの分布推定」が存在している
- 発生イベント〜評価判定〜が0/1でなければ、別の「点推定」と「分布推定」とが存在する
- このような評価に関する集計から、評価の生起確率に関する「点推定」と「分布推定」が得られるが、「点推定」だけを用いて、次なる介入効果の予測をするか「分布推定」を用いて予測をするか、と言ったら、(できるのであれば)「分布推定」を用いた方がよいと思うし、「あからさまな点推定(ちゃんとした計算)」をしないことによって、結果として、「分布推定」を用いた予測をしているのではないか、と期待しつつも、その「なんとなく的な分布推定」がどれくらい「妥当」かの検証はなされていないので、そこをどうやっていくか、というのが問題
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