1樓：俊馳_燕
1、頻率學派與貝葉斯學派**「不確定性」這件事時的出發點與立足點不同。
2、頻率學派從「自然」角度出發，試圖直接為「事毀絕件」本身建模，即事件a在獨立重複試驗中發生的頻率趨於極限p，那麼這個極限就是該事件的概率。
3、貝配做葉斯學派並不從試圖刻畫「事件」本身，而從「觀察者」角度出發。貝葉斯學派並不試圖說「事件本身纖賣姿是隨機的」，或者「世界的本體帶有某種隨機性」，這套理論根本不言說關於「世界本體」的東西，而只是從「觀察者知識不完備」這一出發點開始，構造一套在貝葉斯概率論的框架下可以對不確定知識做出推斷的方法。
2樓：網友
bayes統計模型的特點是將引數θ視為隨機變數，並且有先驗分佈π(θ將θ視為隨機變數，在很多場合合理。如某廠某產品的廢品率p，在較長的期間會有一些隨機波動。若有相當長的逐日廢品頻率記錄，就可以定出p的先驗分歲戚布。
在有些情況下，將引數θ看作隨機變數似乎是不自然的。如要估計某個範圍確定的鐵礦含鐵百分率。此時θ為一未知常數。
這時，可以根據已開採的類似鐵礦的經驗選擇乙個θ的先驗分段昌布。
bayes學派與經典學派的分歧主要是在關於引數的認識上的分歧，經典學派視θ為未知常數；bayes學派視θ為隨機變數且具握雀扒有先驗分佈。兩個學派分歧的根源在於對於概率的理解。經典學派視概率為事件大量獨立重複試驗頻率的穩定值；而bayes學派贊成主觀概率，將事件的概率理解為認識主體對事件發生的相信程度，當然，對於可以獨立重複試驗的事件，概率仍可視為頻率穩定值。
顯然，將θ視為隨機變數且具有先驗分佈具有實際意義，能拓廣統計學應用的範圍。
以上摘自《統計推斷導引》【範金城，吳可法】我個人覺得有一定道理。
貝葉斯學派與頻率學派有何不同?
3樓：link專注休閒娛樂
貝葉斯學派與頻率學派的不同之處：
簡單地說，頻率學派與貝葉斯學派**「不確定性」這件事時的出發點與立足點不同。頻率學派從「自然」角度出發，試圖直接為「事件」本身建模，即事件a在獨立重複試驗。
中發生的頻率趨於極限p，那麼這個極限就是該事件的概率。
舉例而言，想要計算拋擲一枚硬幣時正面朝上的概率，我們需要不斷地拋擲硬幣，當拋擲次數趨向無窮時正面朝上的頻率即為正面朝上的概率。
從這個意義上旁鉛來講，貝葉斯概率論試圖構建的是知識狀態的表徵，而不是客觀世界的表徵。因此，在機器學習。
統計推斷中，許多情況下貝葉斯概率推斷更能解決觀察者。
推斷的問題，而運裂好繞開了關於事件本體的討論，因為沒有討論本體的必要性。
總結如下：regina nuzzo文章的主要的貢獻在於，通過整理科學研究文獻，用資料和例項證源族實了科學研究中確實存在p值統計學顯著結果不可重現等問題，並藉此呼籲重視貝葉斯方法。
文章全文有七處引用goodman的原話（"goodman says"），11篇參考文獻中有三篇來來自goodman。而steven goodman是貝葉斯方法的支援和推動者。
頻率學派與貝葉斯學派
4樓：拋下思念
本次記錄頻率學派的主要思想與貝葉斯的區別，並給出貝葉斯公式。
頻率派把需要推斷的引數θ看做是固定的未知常數，即概率雖然是未知的，但最起碼是確定的乙個值，同時，樣本x 是隨機的，所以頻率派重點研究樣本空間，大部分的概率計算都是針對樣本x 的分佈；
而貝葉斯派的觀點則截然相反，他們認為引數是隨機變數，而樣本x 是固定的，由於樣本是固定的，所以弊歲他們重點研究的是引數的分佈。
貝葉斯的思考模式：
上述帶答思考模式意味著，新觀察到的樣本資訊將修正人們以前對事物的認知。換言之，在得到新的樣本資訊之前，人們對θ的認知是先驗分佈π（θ在得到新的樣本資訊x後，人們對的認知為π（θx）。
先驗知識一般來自人們的經驗與歷史資訊，而後驗分佈一般被認作是給定樣本x的情況下引數θ的分佈，而使得後驗概率達到最大值所對應的引數θ稱之為最大後驗估計，類似於極大似然估計。
上述公式的推導其實非常簡單，就是從條件概率推出。
根據條件概率的定義，在事件b發生的條件下事件a發生的概率是。
同樣地，在事件a發生的條件下事件b發生的概率：
所以，貝葉斯公蠢卜慧式可以直接根據條件概率的定義直接推出。
貝葉斯學派的基本觀點
5樓：酷愛陌生人
貝葉斯學派的基本觀點如下：
貝葉斯學派奠基性的工作是貝葉斯的**，也許是他自己感到他的學說還有不完善的地方，這一**在他生前沒有發表，而是在他死後由他的朋友發表的。著名的數學家拉普拉斯用貝葉斯提出的方法，匯出了重要的「相繼律」，貝葉斯的方法和理論逐漸被人理解和重視起來。
儘管貝葉斯方法可以推匯出一些有意義的問題，但在理論上和實際應用中還是出現了各種各樣的問題，因而在 19 世紀並未被大家普遍接受。20 世紀初，義大利的菲納特，英國的傑弗萊都對貝葉斯學派的理論作出了新的貢獻。
第二次世界大戰後，瓦爾德提出了統計的決策理論，在這一理論中貝葉斯解佔有重要的地位；資訊理論的發展也對貝葉斯學派作純喚出了新的貢獻：更重要的是在一些實際應用的領域中，貝葉斯方法取得了成功，貝葉斯學派成了一股不容忽視的力量。
貝葉斯學派的基本觀點是： 任一做山凱個未知量都可以看作乙個隨機變數唯旦，應用乙個概率分佈去描述對的未知狀況。這個概率分佈是在抽樣前就有的關於的先驗資訊的概率陳述。
這個概率分佈被稱為先驗分佈。有時還簡稱為先驗。因為任一未知量都有不確定性，而在表述不確定性程度時，概率和概率分佈是最好的語言。
貝葉斯學派很重視先驗資訊的收集、挖掘和加工，使它數量化，形成先驗分市。
參加到統計推斷中來，以提高統計推斷的質量。忽視先驗資訊的利用，有時是一種浪費，有時還會導致不合理的結論。
二、貝葉斯統計學派與頻率統計學派之間的批評。
貝葉斯學派對經典學派的批評主要是下面兩點：頻率學派對一些統計問題的提法不妥，包括估計問題中的置信區間和假設檢驗問題頻率統計學派判斷方法好壞的標準不妥。貝葉斯學派贊成主觀概率但不等於說主張用主觀隨意的方式去選取先驗分佈。
頻率學派和貝葉斯學派的不同
6樓：0飛鳥各投林
頻率主義會假設當前你觀測到的事實就是實際的分佈，理論上當樣本無窮大時這個假設趨於成立。
貝葉斯主義會提出乙個先驗分佈，比如高斯分佈，然後利用觀測到的資料的資訊計算後驗概率並優化之來更新先驗假設。
另外對貝葉斯學派來說，資料、引數、假設等都可以用置信度來表示。比如對命題「50%以上的成年人都喜歡可口可樂」，常規的頻率主義下其非真即假，即1或0； 但貝葉斯學派用置信度來描述其成立的可能性，那麼貝葉斯推斷本身也便可被應用到這些假設上。
頻率學派和貝葉斯學派的不同
7樓：黃新公尺
答：1、頻率學派與貝葉斯學派**「不確定性」這件事時的出發點與立足點不同。
2、頻率學派從「自然」角度出發，試圖直接為「事件」本身建模，即事件a在獨立重複試驗中發生的頻率趨於極限p，那麼這個極限就是該事件的概率。
3、貝葉斯學派並不從試圖刻畫「事件」本身，而從「觀察者」角度出發。貝葉斯學派並不試圖說「事件本身是隨機的」，或者「世界的本體帶有某種隨機性」，這套理論根本不言說關於「世界本體」的東西，而只是從「觀察者知識不完備」這一出發點開始，構造一套在貝葉斯概率論的框架下可以對不確定知識做出推斷的方法。
以上的複製了網友所寫的資料。
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