ICPSR T-shirtと言えば，前が
p(θ)
で，後ろが
p(θ| y)
か
p(θ| y) \propto p(θ) L(θ| y)
っていうデザインはダメなのかなぁ，と言ってみたら，「それってBayesianしか受け入れてくれないからダメぢゃん」と突っ込まれたので，「じゃあ，frequentist (likelihoodist)にもおっけーなように，前のデザインを
p(θ) ～ U[a,b] or anything more informative
ってしてみたらどーよ？」と言ったら爆笑されました。
それで思い出したのだけれど，「Bayesianって勉強した方がいいの？」と質問されたことがあったので，そのときにはこんな感じに答えました：
Bayesianを使うべき理由は多分2つくらいあって。
- philosophicalには，frequentistの"infinitely repeated sampling"の発想が，自然科学ならともかくobservational dataの多い社会科学では，本当は妥当しないことが多いことを，真剣に気にするかどうか（このコロラリーとして，t/z-testとかp-valueとかが理論的にはおかしいと思うかどうか）
- データの数が少ない（or 推定すべきパラメタの数が多い）がために，priorがposteriorに大きな影響を及ぼすかどうか（データが多ければ，likelihoodを通じてデータがpriorをdominateしてしまう）
この辺考えると，社会科学の中でも，教育学とか心理学とかはともかくとして，法学とか政治とかだと，Bayesianを使うべきケースが多いかもしれないよねぇ。
法学であったちょっと前の例だと，銃保有規制の効果――あの，じょん・ろっとの悪名高いJLSペーパーがあるお話し――について，Bayesianでやってみたら，frequentistとはかなり違う結果が出たよー，っていうペーパーがあったし。
