大话统计:Frequentist or Bayesian
6 天 后
我还是没有弄清楚频率学派与贝叶斯学派的本质区别,求教!!
[未知用户] 这个是个哲学问题。我其实一直不知道这样的争论意义在哪里。就事论事,关于你的问题,下面是我的回答:
定义Bayesian 和 Frequentist的问题可以归结为人们对概率本体论性质(ontological nature of probability)的看法。很拗口是不是?其实就是怎么定义“概率”的问题。
1、Frequestist认为,“概率”是长期的频率。我们说对某结果发生概率预测是正确的是指(拿投硬币正面概率是0.5做例子):你不断的重复投硬币,投的次数越多,正面朝上的频率越接近0.5。
2、Bayesian是根据先验信息来给出“概率”。假设姐说手上这硬币姐打娘胎里出来就拽着呢,跟了姐一辈子,姐比谁都熟悉这硬币,落地保证是正面,概率为1。而且神说了,关于这硬币的所有事情只能听这位姐姐的。于是你就算投1000次都是反面,这硬币落地正面的概率也被定义为1。
(这只是个极端的例子,挑Bayesian的先验也得合理,不然神都不理你。)
一句话概括:Frequestist是客观唯物主义,Bayesian是主观唯心主义。
定义Bayesian 和 Frequentist的问题可以归结为人们对概率本体论性质(ontological nature of probability)的看法。很拗口是不是?其实就是怎么定义“概率”的问题。
1、Frequestist认为,“概率”是长期的频率。我们说对某结果发生概率预测是正确的是指(拿投硬币正面概率是0.5做例子):你不断的重复投硬币,投的次数越多,正面朝上的频率越接近0.5。
2、Bayesian是根据先验信息来给出“概率”。假设姐说手上这硬币姐打娘胎里出来就拽着呢,跟了姐一辈子,姐比谁都熟悉这硬币,落地保证是正面,概率为1。而且神说了,关于这硬币的所有事情只能听这位姐姐的。于是你就算投1000次都是反面,这硬币落地正面的概率也被定义为1。
(这只是个极端的例子,挑Bayesian的先验也得合理,不然神都不理你。)
一句话概括:Frequestist是客观唯物主义,Bayesian是主观唯心主义。
[未知用户] 个人感觉贝叶斯应该是融合了主观与客观信息 毕竟没事就尝试个千八百次也不现实 很多实验也不可重复 楼上的例子好极端 我来个朴素的:
你拿到一枚硬币 它有两种可能 一种就是正反面都同样可能出现的A硬币 另一种正面出现的可能比反面大三倍的B硬币
你现在如果想判断手里这枚硬币 有两种办法
第一就是频率学派 玩命试个10000次 如果发现正面明显多 那么就是B硬币了
而贝叶斯不一样 它融合了先验 也就是你知道这个可能是哪种 也许B硬币手感不一样 可能你摸上去就肯定了 于是即使后来尝试几十次发现正面没多多少 你也会觉得可能是运气不好 还是认为是B硬币可能大 毕竟手感也会影响你的判断
总结起来就是 频率学派更加物质 贝叶斯有点人味儿 而争论就是因为 这两个都是有意识的人类提出来的 所以我们不得不考虑人的作用 也就是主观
你拿到一枚硬币 它有两种可能 一种就是正反面都同样可能出现的A硬币 另一种正面出现的可能比反面大三倍的B硬币
你现在如果想判断手里这枚硬币 有两种办法
第一就是频率学派 玩命试个10000次 如果发现正面明显多 那么就是B硬币了
而贝叶斯不一样 它融合了先验 也就是你知道这个可能是哪种 也许B硬币手感不一样 可能你摸上去就肯定了 于是即使后来尝试几十次发现正面没多多少 你也会觉得可能是运气不好 还是认为是B硬币可能大 毕竟手感也会影响你的判断
总结起来就是 频率学派更加物质 贝叶斯有点人味儿 而争论就是因为 这两个都是有意识的人类提出来的 所以我们不得不考虑人的作用 也就是主观
[未知用户] 这位姐是揣这这个硬币吗?
http://www.ebay.com/itm/1964-TWO-HEADED-SILVER-KENNEDY-HALF-DOLLAR-COIN-MAGICIAN-MAGIC-MULE-TOKEN-/251187748271?pt=LH_DefaultDomain_0&hash=item3a7bf4ddaf
http://www.ebay.com/itm/1964-TWO-HEADED-SILVER-KENNEDY-HALF-DOLLAR-COIN-MAGICIAN-MAGIC-MULE-TOKEN-/251187748271?pt=LH_DefaultDomain_0&hash=item3a7bf4ddaf
[未知用户] 也可以说Bayesian 和 Frequentist 都是些主观唯物主义。Frequentist 通过选择模型来加入主观观点。毕竟数据可以和无数的模型不冲突,选一个来用时主观因素就进来了。Bayesian在选择了模型后又更进一步,通过先验概率和Bayes公式来把跟多的主观观点加入分析中。这样更灵活,也更容易出错。
不管是Frequentist的模型还是Bayesian 的模型+先验概率,都可能和实际情况差距很远,所以还是实际结果说了算。最后Validation在应用中很重要,不管什么方法,各种定理,主观客观,不被独立数据检验的话都最后都可能成了空中楼阁。
不管是Frequentist的模型还是Bayesian 的模型+先验概率,都可能和实际情况差距很远,所以还是实际结果说了算。最后Validation在应用中很重要,不管什么方法,各种定理,主观客观,不被独立数据检验的话都最后都可能成了空中楼阁。
主观唯物主义,这流派霸气。我阅读小说有限,在我记忆中,少林和武当虽然源远流长,但哪个都不曾是天下第一吧?“大话”两个字深深地暴露了作者的年龄。