生活不是掷骰子
图示/公式/案例配图

分层描述法图版 214

用于理解 附录C 在线贝叶斯公式的推导 的关键结构。

在t=1时刻,拿到观测A1,我们可以基于贝叶斯定理的原始形式,得到后验概率P(H|A1):

原始图版

分层描述法图版 214

图版说明

在t=1时刻,拿到观测A1,我们可以基于贝叶斯定理的原始形式,得到后验概率P(H|A1):

读图拆解

在t=2时刻,拿到一个新的观测A2。根据两个观测下的贝叶斯定理,我们有:

怎么用

把它当成“概率关系图”来读,而不是当成装饰图片。看完后复述:这张图想改变我哪一个判断习惯?

提醒

如果图中数字或结构看不懂,不要急着跳过。先回到所在章节的源段落,再结合概念页理解术语关系。

关联章节

第7章 分层描述法

分层描述法的核心,不是炫技分类,而是在样本不足与描述过细之间找到可用的统计层级。

关联原则

  • 分层描述法

    在对象描述与样本容量之间找平衡,用多层颗粒度逼近真实概率。