Dave Gilesが、M. J. Bayarri（バレンシア大）とJ. O. Berger（デューク大）の「The Interplay of Bayesian and Frequentist Analysis」という2004年の論文を紹介している。
以下はその要旨。
Statistics has struggled for nearly a century over the issue of whether the Bayesian or frequentist paradigm is superior. This debate is far from over and, indeed, should continue, since there are fundamental philosophical and pedagogical issues at stake. At the methodological level, however, the debate has become considerably muted, with the recognition that each approach has a great deal to contribute to statistical practice and each is actually essential for full development of the other approach. In this article, we embark upon a rather idiosyncratic walk through some of these issues.
（拙訳）
統計学は、一世紀近くの間、ベイズ主義と頻度主義のどちらのパラダイムが優れているかという問題を巡って争ってきた。この論争は決着から程遠く、実際のところ、根本的な哲学的および教育的な問題が問われていることに鑑みると、継続されるべきとさえ言える。ただし、方法論的な面においては、論争はかなり沈静化した。いずれの手法も統計の実務面に寄与するところが大きく、片方の手法がもう片方の手法の完全な発展にとって実は欠かせない、という認識がなされたためである。本稿では、やや独自の観点からこれらの問題の幾つかを取り上げてみたい。
以下は結論部。
It seems quite clear that both Bayesian and frequentist philosophy are here to stay, and that we should not expect either to disappear in the future. This is not to say that all Bayesian or all frequentist methodology is fine and will survive. To the contrary, there are many areas of frequentist methodology that should be replaced by (existing) Bayesian methodology that provides superior answers, and the verdict is still out on those Bayesian methodologies that have been exposed as having potentially serious frequentist problems.
Philosophical unification of the Bayesian and frequentist positions is not likely, nor desirable, since each illuminates a different aspect of statistical inference. We can hope, however, that we will eventually have a general methodological unification, with both Bayesian and frequentists agreeing on a body of standard statistical procedures for general use.
（拙訳）
ベイズ主義と頻度主義の哲学の両方が今後も共に継続し、どちらかが将来的には消え去るなどと期待すべきではない、ということは極めて明確なように思われる。そのことは、ベイズ主義ないし頻度主義の手法がすべて優れていて今後も生き残る、ということを意味するわけではない。むしろ、頻度主義の手法を、より優れた解答を提供する（既存の）ベイズ主義の手法で置き換えるべき領域は数多く存在し、かつ、頻度主義的に見て深刻な問題を抱える可能性が示されたベイズ主義の手法については、その可否が未だに審議中である。
ベイズ主義と頻度主義の立場を哲学的に統一することはできそうもないし、かつ、望ましくもない。というのは、各々が統計的推定の異なる側面に光を当てているからである。とは言え、方法論の面では、ベイス主義者と頻度主義者が一般的な使用のための標準的な統計学の手続きの体系について合意する、という形で最終的に総合的な統一がなされることを期待しても良いだろう。
論文の本文は「統計学者はベイズ主義と頻度主義のやり方を共にすぐに使えるようにしておくべきである（Statisticians should readily use both Bayesian and frequentist ideas）」という一文から始まっているが、Gilesはそれをもじって「計量経済学者はベイズ主義と頻度主義のやり方を共にすぐに使えるようにしておくべきである（Econometricians should readily use both Bayesian and frequentist ideas）」と述べている。
