で，冬休みのその後は何をやっているかというと，
Bayesian Data Analysis, Second Editionby Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, and Donald B. Rubin
をちまちまと読んでます。
げっつしたのは結構前で，積ん読状態になっていたのを，「この冬はbayesianだぁぁぁぁぁぁっ！」と一念発起して読み始めてみました。
まだ最初の200頁くらいしか読んでないけど，説明は丁寧でわかりやすい。数学的にも，基礎的な確率統計，基礎的な微積，（超）基礎的な線形代数くらいでおっけー。普通のeconometricsの教科書より数学的にはソフトかと。入門書として結構楽しく読めます。
ただし，prior-posteriorに至るprobability（p(theta)とかp(y|theta)とかp(y,theta)とかとかとか）を全部記述することになるので，計算は大変面倒です。コンピュータの計算能力が上がってきて初めてbayesianが盛んになってきたというのがよく分かります。
基本的には，それぞれの定理なんかのrigrous proofをやるよりは，実践だぁ！応用だぁ！，何から何までカバーしちゃるぜ，という感じの本だけれど，かといって個別のcode/coding techniqueが載ってる訳ではないところはちょっと残念（Gelmanのサイトに載ってるかも。それならいいんだけど...）。読んでるだけで，「BUGSってすげー」というのは分かるんですが。
使われている例は，まぁしょうがないかというかbiostatが多いけれど，たまにpolisciもある。HLMの具体例は，bayesianのパワフルさ（というか，HLMのパワフルさかもしれない）になかなかかんどーものです（200頁位までの間では。この先にまだ出てくるかも）。
以下余談。
この手のお話でまず確実に出てくるのが，integrate outという言葉だけど，これって普通日本語にどう訳されてるんでしょ？ その変数について積分して(＝端から端まで足し算して)，その変数を消しちゃう，という意味で，英語のintegrateして変数がout，つまりサヨナラする，というのは非常にイメージに沿った単語なんだけど，日本語はそこまできれいにあうんだろーか？
