Kas peamine erinevus Bayesi ja sagedamini kasutatavate lähenemisviiside vahel on just see, et Bayesi riigil on varjatud olek (eelmine), mida ajakohastatakse rekursiivselt / iteratiivselt seal, kus sagedamini statistikat pole?


Vastus 1:

Ei

Alustuseks pole sagedasi esindajaid. See on sõna bayeslased, kes kirjeldasid tavapäraseid statistikuid. Aeg-ajalt kuulete, et keegi nimetab ennast sagedaseks, kuid sagedamini on tegemist agnostikutega, kes kasutavad hea meelega klassikalisi, Bayesi meetodeid või muid meetodeid, olenemata sellest, mis antud rakenduse jaoks kõige paremini sobib.

Ranged Bayesilased nõuavad uskumuste pidevat ajakohastamist, kuid (a) enamus Bayesi petta on, sest pidev ajakohastamine välistab paljud kasulikud meetodid ja (b) sageli ajakohastavad ka sagedased ajakirjanikud.

Ma ütleksin, et peamine erinevus on inimeste vahel, kes näevad statistikat tõeotsinguna, ja inimeste vahel, kes kasutavad statistikat, et inimeste vahel kokkuleppele jõuda. Kui otsite tõde, on teie varasemad veendumused selgelt asjakohased. Kui proovite inimeste vahel kokkuleppele jõuda, on teie varasemad veendumused eelarvamused, mis panevad teised teie järelduste suhtes kahtlustama.

Tõeotsijaks saamiseks ei pea te olema range Bayesi elanik, kuid te ei saa piirduda klassikalise statistikaga. Inimesed, kes kasutavad otsuste tegemiseks statistikat ja mille üle otsustatakse nende otsuste tulemuste põhjal, kalduvad Bayesia meetodite ja nende järelkasvu poole.

Inimesed, kes kasutavad statistikat inimeste vahel kokkuleppe saavutamiseks - sealhulgas narkootikumide heakskiitmine ja muud regulatiivsed otsused, juriidiliste ekspertide ütlused, ajakirjade avaldamise otsused jne - tuginevad tavaliselt sagedamini kasutatavatele meetoditele, ehkki see on muutumas.


Vastus 2:

Baysians käsitlevad populatsiooni parameetreid, nagu keskmisi ja mediaane ning standardhälbeid, juhuslike muutujatena. Need algavad parameetri eelneva jaotusega. Seejärel saadakse andmed ja ajakohastamist ajakohastatakse, saades tagumise jaotuse. See protsess võib kesta igavesti.

Sagedased käsitlevad populatsiooni parameetreid fikseeritud, tavaliselt tundmatute konstantidena.

Bayesi järeldust on lihtne tõlgendada.

Sagedaste järelduste tõlgendamine tugineb üsna keerulistele ja segasematele tahtmatu tingimusliku tõenäosuse argumentidele.


Vastus 3:

Baysians käsitlevad populatsiooni parameetreid, nagu keskmisi ja mediaane ning standardhälbeid, juhuslike muutujatena. Need algavad parameetri eelneva jaotusega. Seejärel saadakse andmed ja ajakohastamist ajakohastatakse, saades tagumise jaotuse. See protsess võib kesta igavesti.

Sagedased käsitlevad populatsiooni parameetreid fikseeritud, tavaliselt tundmatute konstantidena.

Bayesi järeldust on lihtne tõlgendada.

Sagedaste järelduste tõlgendamine tugineb üsna keerulistele ja segasematele tahtmatu tingimusliku tõenäosuse argumentidele.