贝叶斯推断主要术语
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发布时间：2024-10-05 01:32
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时间：2024-10-05 07:12
贝叶斯推断是一套强大的统计分析工具，其中涉及一些核心术语，帮助我们理解和处理不确定性。首先，客观概率(Objective Probability)是统计学中对于可重复现象的普遍、确定的理解，它基于客观事实和数据，不依赖于个人判断。
参数(Parameter)则是描述概率分布的重要特征，它是概率模型中的固定数值，比如正态分布中的均值或方差。参数的估计是贝叶斯分析中的关键步骤，我们通常试图找出能最好地描述数据的参数值。
概率(Probability)作为数学的核心概念，它是一种数学函数，将一个实数与某个事件或事件集合中的元素关联起来，衡量事件发生的可能性。在贝叶斯推理中，我们不仅关注样本的客观概率，还会利用先验知识来更新主观概率。
统计量(Statistic)则是从样本数据中计算得出的，它反映了一次实验或观察结果的数值表现。在贝叶斯框架中，统计量可以用来形成对未知参数的估计，如均值或比例的点估计。
主观概率(Subjective Probability)则是个体根据自身的知识和信念对不确定事件的主观评估。在贝叶斯推断中，它与客观概率相结合，形成对未知的动态更新，反映出个体随着新信息的获取，对事件发生可能性的不断调整。
扩展资料
贝叶斯推断（BAYESIAN INFERENCE）是一种应用于不确定性条件下的决策的统计方法。贝叶斯推断的显著特征是，为了得到一个统计结论能够利用先验信息和样本信息。
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