利用貝氏統計推論一致性量測分析 | 貝氏統計
貝氏的概念. 在統計或機率學中，都會提到一個很重要的定理，稱. 之為貝氏定理（Bayes' Theorem）：若將樣本空間S分割成. n個事件{B1,B2…,Bn}，這n個事件之 ... 利用貝氏統計推論一致性量測分析 貝氏的概念 在統計或機率學中，都會提到一個很重要的定理，稱之為貝氏定理（Bayes'Theorem）：若將樣本空間S分割成n個事件{B1,B2…,Bn}，這n個事件之間彼此兩兩互斥，且n個事件的聯集為S，且P(Bi)>0，那麼 貝氏學派認為參數θ並非一個固定未知定值，反而應該將參數θ視為一個隨機變數。
在貝氏定理的架構之下，在資料X收集完之後，ｘ應該是已知的，因此可以寫下概似函數（likelihoodfunction），Ｌ（θ｜x）。
另外，在進行試驗之前，研究者應該對參數θ有些瞭解，因此可以給θ制定一個事前分配（priordistribution），以表示；此事前分配必須在抽樣之前設定，當決定好事前分配後，將樣本資料和事前分配做結合，形成事後分配後，再去做推論。
因此，由貝氏定理，我們可以得到
在貝氏定理的架構之下，在資料X收集完之後，ｘ應該是已知的，因此可以寫下概似函數（likelihoodfunction），Ｌ（θ｜x）。
另外，在進行試驗之前，研究者應該對參數θ有些瞭解，因此可以給θ制定一個事前分配（priordistribution），以表示；此事前分配必須在抽樣之前設定，當決定好事前分配後，將樣本資料和事前分配做結合，形成事後分配後，再去做推論。
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