贝叶斯概率的相关比较
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发布时间：2022-04-20 08:56
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时间：2023-06-22 04:54
贝叶斯概率和频率概率相对，它从确定的分布中观测到的频率或者在样本空间中的比例来导出概率。
采用频率概率的统计和概率的理论由R.A. Fisher, Egon Pearson和Jerzy Neyman在20世纪上半叶发展起来。A. N. Kolmogorov也采用频率概率来通过勒贝格积分为测度论中的概率奠定数学基础（《概率论基础》(1933年)）。Savage, Koopman, Abraham Wald和其他一些学者自1950年以来发展了贝叶斯概率。
贝叶斯学派和频率学派在概率解释上的分歧在统计学实践上有重要的结果。例如，在用同样的数据比较两个假设的时候，假设测试理论基于概率的频率解释，它允许基于错误推出数据更支持另外那个模型/假设的概率来否定或接受一个模型/假设（零假设）。出现这种错误的概率称为一类误差，它要求考虑从同样的数据源导出的假想的数据集合要比实际观测到的数据更为极端。这个方法允许论断'或者两个假设不同或者观测到的数据是误导性的集合'。相对应的是，贝叶斯方法基于实际观测到的数据，因此能够对于任何数量的假设直接赋予后验概率。对于代表每个假设的模型的参数必须赋予概率的要求是这种直接方法的代价。
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