统计学关我什么事Bayesian Learning Site
Concept

贝叶斯的核心是信息更新

Bayesian Updating

原则释读

先验不是终点,新信息到来后,判断必须跟着变。

为什么重要

它是整本书最重要的主轴。

怎么用在投资/知识系统里

做投资、医学判断、产品分析时,把每次新证据都当作更新节点。

行动规则

  1. 承认先验。
  2. 重视新证据。
  3. 让判断连续修正。

常见误区

  1. 把第一次判断神圣化。
  2. 只在最后看结论,不看更新过程。

辨析题

贝叶斯最本质的动作是什么?

关联图版

这些图版能把抽象统计概念重新拉回到图形、案例和判断结构里。

第0讲 这本书怎么带你进入贝叶斯统计 图版 01
第0讲 这本书怎么带你进入贝叶斯统计图版

第0讲 这本书怎么带你进入贝叶斯统计 图版 01

这张图版来自《第0讲 这本书怎么带你进入贝叶斯统计》相关页,适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。

1-2 第一步:通过经验设定“先验概率”
概念可视化

1-2 第一步:通过经验设定“先验概率”

这张图版来自《第1讲 信息增加导致概率变化》相关页,适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。

1-1 先验分布:分割长方形
概念可视化

1-1 先验分布:分割长方形

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1-2 关于“向店员询问”这一行为的条件概率
概念可视化

1-2 关于“向店员询问”这一行为的条件概率

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1-3 四种互不相同的可能性
第1讲 信息增加导致概率变化图版

1-3 四种互不相同的可能性

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1-4 四种互不相同的可能性各自所对应的概率
概念可视化

1-4 四种互不相同的可能性各自所对应的概率

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1-5 信息导致可能性受到限制
第1讲 信息增加导致概率变化图版

1-5 信息导致可能性受到限制

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1-6 因某种可能性消失而导致的概率变化
概念可视化

1-6 因某种可能性消失而导致的概率变化

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1-7“不询问”的可能性消失
第1讲 信息增加导致概率变化图版

1-7“不询问”的可能性消失

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1-8 恢复标准化条件,计算后验概率
概念可视化

1-8 恢复标准化条件,计算后验概率

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1-9 关于顾客类别的贝叶斯推理过程
第1讲 信息增加导致概率变化图版

1-9 关于顾客类别的贝叶斯推理过程

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1-10 有关顾客类别的贝叶斯更新
第1讲 信息增加导致概率变化图版

1-10 有关顾客类别的贝叶斯更新

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