Ո՞րն է տարբերությունը հաճախակի և բայեսցի միջև: Այս երկու տեսակետները գաղափարականորեն նույնական չեն:


պատասխանել 1:

Դրանք, իհարկե, նույնը չեն: Երկու գիրքը ամբողջությամբ բացատրելու համար կպահանջվեր մի գիրք, բայց հիմնական տարբերությունը հետևյալն է.

Bayesians- ը գնահատում է նախորդ հավանականությունը (այն, ինչին նրանք հավատում էին նախքան փորձը կամ ուսումնասիրությունը կատարելը), ապա այն փոփոխում են այն `դիտելով նոր տվյալներ:

Հաճախակիները մտածում են այն մասին, թե ինչպիսին կլիներ նույն փորձը կրկնելը կամ մի քանի անգամ ուսումնասիրելը:

Երկուսն էլ ունեն իրենց խնդիրները: Այս խնդիրները նկարազարդելու համար բանաստեղծություններ եմ գրել.

Բայեսյան պրոֆեսիոնալ անուն է MyersSays- ի պաշտոնից այն ամենը, ինչ նա ցանկանում է: Բայց նրա երազանքները չեն կատարվում: Նա ազատվում է աշխատանքից, ես գրազ եմ գալիս, եթե նրանք բռնում են, որ նա կկատարի իր առաջնահերթությունները:

SmithKept անունով մի հաճախակիիստ լռեց (նա հայցեց հինգերորդը), երբ դատավորը հարցրեց: P- արժեքները հաշվարկելու համար անհրաժեշտ ենթադրություններ:


պատասխանել 2:

Դրանք նույնական չեն, և տարբերությունը, ըստ էության, կարող է հստակորեն արտահայտվել. Նրանք տարբեր պատասխաններ են տալիս այն հարցին ՝ «Ի՞նչ է հավանականությունը»:

Հաճախականությունները սահմանում են հավանականությունը, օգտագործելով Կոլմոգորովի աքսիոմները. Հավանականության տարածություն - Վիքիպեդիա, բայեսյաններ ոչ:

Գործնականում հաճախասերները հայտարարություններ են անում. «Հիպոթեզը կարող է լինել միայն ճշմարիտ կամ կեղծ, և դուք չեք կարող դրան հանձնել հավանականության արժեքը»: թե ոչ

Օրինակ ՝ ենթադրենք, որ ձեր վարկածն է ՝ «Տղաների միջին չափը ավելի մեծ է, քան աղջիկների միջին չափը»:

Ինչպե՞ս կարող է հաճախականագետը հավանականության արժեք նշանակել այս վարկածին:

Հաճախակիությունը կարող է պատկերացնել տիեզերքների անսահման հաջորդականություն, որում «տղաների և աղջիկների միջին չափը» անկախ, նույնական բաշխված պատահական փոփոխական է: Մեր հատուկ տիեզերքը այս փորձի մեկ իրականացում է:

Նման պարադիգմի պայմաններում այն ​​համահունչ է ընդհանուր շրջանակին ՝ խոսելու հավանականության մասին, որ տղայի միջին չափը ավելի մեծ կլինի, քան աղջկա միջին չափը: Իհարկե, այս հավանականության վերաբերյալ եզրակացություններ անելու միջոց չկա, ուստի հաճախակիներին ընդհանուր առմամբ դա չի հետաքրքրում: Bayesians- ը ենթադրում է մի տեսակ նախորդ բաշխում, որն ըստ էության ենթադրում է բաշխում միջին պատահականության վրա պատահական փոփոխականի վրա, չնայած մենք դրա մասին տվյալներ ունենք միայն տիեզերքում:

Theշմարտությունն այն է, որ հավանականության բոլոր տեսությունները տարածված են: Այնպես որ, երբ բայեզացիները օգտագործում են ժամանակակից հավանականության տեսությունից ինչ-որ բան, նրանք օգտագործում են հաճախակի առաջացող գաղափարներ:

Խելամիտ չէր լինի այդքան հզոր մի բան նետել:

Նմանապես, պարամետրերի վրա հավանականության բաշխումը ստանձնելու բայեսյան գործողությունը դառնում է գործեր ընդունելու ձև, քանի որ այն կարող է օգտագործվել շատ օգտակար եզրակացություններ անելու համար:

Կարծում եմ, որ մենք շարժվում ենք մի ուղղությամբ, որում այս տերմինները անցյալի բան կլինեն:

Գործնականում մենք կշարունակենք օգտագործել հարուստ հավանականության հարուստ տեսություն ՝ մի քանի ձեռներեց Բայեսյան ենթադրություններ անելով մեր պարամետրերի բաշխման վերաբերյալ, որոնք մենք ցանկանում ենք եզրակացնել:

Հավելված

Որպես այդպիսին, նրանց համար, ովքեր պնդում են, որ բայեցիները օգտագործում են Կոլմոգորովի աքսիոմատիկ հավանականության տեսությունը.

Կոլմոգորովի աքսիոմի օգտագործմամբ հավանականությունը սահմանելիս օգտագործեք հաճախականության հավանականությունը (հավանականության տարածքը հաճախակի կառուցվածք է), և ցանկացած ողջամիտ բնորոշմամբ պետք է անվանեք հաճախակի: Այն փաստը, որ դուք կարող եք կատարել բայեսյան թարմացումները Կոլմոգորովի աքսիոմներով որոշված ​​հավանականությամբ, ձեզ բայեզացի չի դարձնում:

Ինչպես երևում է այստեղ. Բայեսի թեորեմ, կա բայեսյան թեորեմի կատարյալ հիմնավորված հաճախականական մեկնաբանություն:

Այս պատասխանի իմաստն այն է, որ հիմնավորենք, որ հաճախականները, ընդհանուր առմամբ, սկսում են ընդունել որոշ չափով կամայական նախնական բաշխում այն ​​գումարների վերաբերյալ, որոնց մասին այլ կերպ չէինք կարողանա եզրակացություններ անել: Իրոք, նախնական սահմանման նման արարքը ամբողջովին համահունչ է Կոլմոգորովի աքսիոմներին, դա պարզապես լրացուցիչ ենթադրություն է, որը պարտադրվում է խնդրի վրա:

Դժբախտաբար, քանի որ բայեզացիները սահմանում են հավանականությունը, չկա միասնական շրջանակ

Հավանականության տեսության գիրք կա. Գիտության տրամաբանությունը Յանեսի կողմից

Սա ներկայացնում է մի եղանակ, որով բայեցիները սահմանում են հավանականության տեսությունը, իսկ Հավելված Ա-ում նա խոսում է հավանականության տեսության տարբեր այլ այլ մոտեցումների մասին, ներառյալ Կոլմոգորովի մոտեցումը և դե Ֆինետտիի մոտեցումը:

Բայեսյան հավանականությունը


պատասխանել 3:

Ենթադրենք, որ ուզում եք փորձարկել վարկած, օրինակ, որ բոլոր կարապները սպիտակ են, կամ որ որոշակի մետաղադրամ արդար է: Դուք ուսումնասիրություն եք անցկացնում `վարկածը ստուգելու համար:

Բայեսը կասի, որ իմաստ ունի խոսել վարկածի ճշմարտացիության հավանականության մասին: Ուսումնասիրությունները գնահատելու համար Բայեսյան մեթոդաբանությունը հետևյալ հավանականությունների հաշվարկն է, որի հետ կապված որոշ վարկածներ ճշմարիտ են, այսինքն `հավանականությունը` հաշվի առնելով ուսումնասիրության դիտարկված արդյունքը:

Հաճախորդը նման հավանականությունները օգտակար չի գտնում: Նա կարծում է, որ վարկածը ճիշտ է կամ կեղծ: Կարող եք խոսել այն մասին, թե որքանով է ուսումնասիրությունը դեմ արտահայտվում վարկածին (p- արժեքը), բայց դա տարբեր է:


պատասխանել 4:

Ենթադրենք, որ ուզում եք փորձարկել վարկած, օրինակ, որ բոլոր կարապները սպիտակ են, կամ որ որոշակի մետաղադրամ արդար է: Դուք ուսումնասիրություն եք անցկացնում `վարկածը ստուգելու համար:

Բայեսը կասի, որ իմաստ ունի խոսել վարկածի ճշմարտացիության հավանականության մասին: Ուսումնասիրությունները գնահատելու համար Բայեսյան մեթոդաբանությունը հետևյալ հավանականությունների հաշվարկն է, որի հետ կապված որոշ վարկածներ ճշմարիտ են, այսինքն `հավանականությունը` հաշվի առնելով ուսումնասիրության դիտարկված արդյունքը:

Հաճախորդը նման հավանականությունները օգտակար չի գտնում: Նա կարծում է, որ վարկածը ճիշտ է կամ կեղծ: Կարող եք խոսել այն մասին, թե որքանով է ուսումնասիրությունը դեմ արտահայտվում վարկածին (p- արժեքը), բայց դա տարբեր է: