贝叶斯学派与频率学派

统计学中的频率学派与贝叶斯学派         对于技术应用人员来说,我们更看重方法的应用,但有时候对知识的背景做一些了解,我觉得还是挺有必要的,能帮助我们理解一些东西。这篇博文里,不会呈现任何计算公式,只是讨论一下贝叶斯学派与频率学派之间的问题。         贝叶斯学派与频率学派是当今数理统计学的两大学派,基于各自的理论,在诸多领域中都起到了重要作用。自20世纪初数理统计学大发展开始,一直到20世纪中叶,频率学派一直占据... 阅读详情

频率学派从「自然」角度出发,试图直接为「事件」本身建模,即事件A在独立重复试验中发生的频率趋于极限p,那么这个极限就是该事件的概率。

图1:频率视角下的机器学习

贝叶斯学派并不从试图刻画「事件」本身,而从「观察者」角度出发。贝叶斯学派并不试图说「事件本身是随机的」,或者「世界的本体带有某种随机性」,这套理论根本不言说关于「世界本体」的东西,而只是从「观察者知识不完备」这一出发点开始,构造一套在贝叶斯概率论的框架下可以对不确定知识做出推断的方法。频率学派下说的「随机事件」在贝叶斯学派看来,并不是「事件本身具有某种客观的随机性」,而是「观察者不知道事件的结果」而已,只是「观察者」知识状态中尚未包含这一事件的结果。但是在这种情况下,观察者又试图通过已经观察到的「证据」来推断这一事件的结果,因此只能靠猜。贝叶斯概率论就想构建一套比较完备的框架用来描述最能服务于理性推断这一目的的「猜的过程」。因此,在贝叶斯框架下,同一件事情对于知情者而言就是「确定事件」,对于不知情者而言就是「随机事件」,随机性并不源于事件本身是否发生,而只是描述观察者对该事件的知识状态。

频率学派试图描述的是「事物本体」,而贝叶斯学派试图描述的是观察者知识状态在新的观测发生后如何更新。

频率学派与贝叶斯学派 频率学派与贝叶斯学派 贝叶斯学派与频率学派是当今数理统计的两大学派。对于样本分布F(X,θ)F(X,\theta)F(X,θ),我们要对其中的未知θ\thetaθ进行估计,让我们来看看频率学派(也称古典学派)和贝叶斯学派是如何做的: 频率学派 (1)频率学派把需要推断的参数θ\thetaθ看作是固定的未知常数,即对于一批样本,其分布F(X,θ)F(X,\theta)F(X,θ)是确定的,只不过... 阅读详情

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