統計的手法からベイズ推論、ＭＣＭＣへの流れ

ビッグデータ解析というと、昔は統計の勉強をしたらいい
とか言われて、統計的手法による予測をならったりしたけど、

その統計手法の権威である豊田先生が
放送大学の心理統計法で、ベイズ推論やりだして、
統計的手法が全面否定され、

昨今、８割おじさんも、ＭＣＭＣで出した結果をつかって
予測をしていた。

ということで、統計的手法が今や否定され、時代はベイズ推論、
その予測値を出すときにＭＣＭＣが使われるようになったけど、
どうしてそんなことになったのかを

【オンライン】Pythonで学ぶ統計モデリングハンズオン④ 〜最適化とMCMC法〜
https://liberal-arts-for-tech.connpass.com/event/179656/

とかで聴いたので、それをもとに独断と偏見でまとめてみた。
こんなかんじ

つまり、統計的手法だと、大量データがないと分析できないので。
（大量すぎても困るけど）アメリカのコロナ解析はできても、
日本のコロナ解析には（サンプル数が少なく）使えない。

そこで、ベイズを使って予測するんだけど、予測値を直接とく
（解析的手法）は難しいので、近似解を求めている。
その求め方がＭＣＭＣ