PRML_频率与贝叶斯（一）

我们从数据中能得到以下信息：

总体信息。总体所属分布或者所属的分布族带来的信息；

样本信息。从总体中抽样得来的样本给我们提供的信息；

• 以上两种信息进行的统计推断称为经典统计学。它的观点是把样本看成来自具有一定概率分布的总体。

先验信息。在抽样之前，对总体的基本认知，一般来自经验或历史资料。

• 利用以上三种信息进行的统计推断称为贝叶斯统计。它的观点是：任一未知量$\theta$都可看做一个随机变量，应用一个概率分布去描述对$\theta$的未知状况。这个概率分布是在抽样前就有的关于$\theta$的先验信息的概率陈述。这个分布被称之为先验（Prior）分布。

关于未知量$\theta$的一些讨论：

1. 依赖于参数$\theta$的密度函数在经典统计中记为$p(x;\theta )$或$p_{\theta }(x)$，它表示在参数空间Θ={θ}\Theta=\{\theta\}Θ={θ}中不同的$\theta$对应不同的分布。可以在贝叶斯统计中记为$p(x|\theta )$，他表示在随机变量$\theta$给定某个值时，总体指标$X$的条件分布。
2. 根据参数$\theta$的先验信息确定先验分布$\pi (\theta )$。
3. 从贝叶斯的观点看，样本$x=(x_1,\cdot \cdot \cdot X_n,\cdot \cdot \cdot )$的产生分两步进行。首先设想从先验分布$\pi (\theta )$产生一个样本$\theta$，这一步是“老天爷”做的，人们是看不到的，故用“设想”二字。第二步是从总体分布$p(x|\theta )$产生一个样本$x=(x_1,\cdot \cdot \cdot x_n,\cdot \cdot \cdot )$，这个样本是具体的，人们能看得到的，此样本$x$发生的概率是与如下联合密函数成正比。$p(x|{\theta }^i)={\prod }_{i=1}^{n}p(x_i|{\theta }^i)$这个联合密度函数是综合了总体信息和样本信息，常称为似然函数，记为$L({\theta }^i)$。频率学派和贝叶斯学派都承认似然函数，二派认位：在有了样本观察值$x=(x_1,\cdot \cdot \cdot x_n,\cdot \cdot \cdot )$后，总体和样本所含$\theta$的信息都被包含在似然函数$L({\theta }^i)$之中，可在使用似然函数做统计推断时，两派还是有差异的。
4. 由于$\theta$是设想出来的，他仍然是未知的，他是按先验分布$\pi (\theta )$而产生的，要把先验信息进行综合，不能只考虑$\theta$，而应对$\theta$的一切可能加以考虑。故要用$\pi (\theta )$参与进一步综合。这样一来，样本$x$和参数$\theta$的联合分布$h(x,\theta )=p(x|\theta )\pi (\theta )$把三种可用的信息都综合进去了。
5. 我们的任务是要对未知数$\theta$做出统计推断。在没有样本信息时，人们只能根据先验分布对$\theta$做出判断。在有样本观察值$x=(x_1,\cdot \cdot \cdot x_n,\cdot \cdot \cdot )$后，我们应该依据$h(x,\theta )$对$\theta$作出推断。为此我们需要把$h(x,\theta )$作如下分解：$h(x,\theta )=\pi (\theta |x)m(x)$其中$m(x)$是$x$的边缘密度函数。$m(x)={\int }_{\theta }h(x,|\theta )d\theta ={\int }_{\theta }p(x|\theta )\pi (\theta )$他与$\theta$无关，或者说是，$m(x)$中不含$\theta$的任何信息。因此能用来对$\theta$做出推断的仅是条件分布$\pi (\theta |x)$。他的计算公式为$\pi (\theta |x)=\frac{h(x|\theta )}{m(x)}=\frac{p(x|\theta )\pi (\theta )}{{\int }_{\theta }p(x|\theta )\pi (\theta )d\theta }$，这就是贝叶斯公式的密度函数形式。这个在样本$x$给定下，$\theta$的条件分布被称为$\theta$的后验分布。他是集中了总体、样本和先验三种信息中包含有$\theta$的一切信息，而又是排除一切与$\theta$无关的信息之后所得到的结果。故基于后验分布$\pi (\theta |x)$对$\theta$进行统计推断是更为有效，也是合理的。
6. 在$\theta$是离散随机变量时，先验分布可用先验分布列$pi({\theta }_i),i=1,2\cdot \cdot \cdot$，表示。这时后验分布也是离散形式。$\pi ({\theta }_i|x)=\frac{p(x|{\theta }_i)\pi ({\theta }_i)}{{\sum }_{i}p(x|{\theta }_i)\pi ({\theta }_i)},i=1,2,\cdot \cdot \cdot$假如总体$X$也是离散的，那么只要把密度安徽省农户$p(x|\theta )$看作是概率函数$P(X=x|\theta )$即可。

一般来说，先验分布$\pi (\theta )$是反映人们在抽样分布前对$\theta$的认识，后验分布$\pi (\theta |x)$是反映人们在抽样后$\theta$的认识。之间的差异是由于样本$x$出现后人们对$\theta$认识的一种调整。所以后验分布$\pi (\theta |x)$可以看作是人们用总体信息和样本信息对先验分布$\pi (\theta )$做调整的结果。