Je li glavna razlika između bajezijskog i frekventnog pristupa upravo u tome što bajezijan ima skriveno stanje (prethodno) koje se rekurzivno / iterativno ažurira tamo gdje se to čini kao čestistička statistika?


Odgovor 1:

Ne.

Za početak, stvarno nema nijednog učitelja. To je riječ koju su Bayesijani smislili kako bi opisali uobičajene statističare. Povremeno čujete da neko sebe naziva čestistom, ali većina učitelja je agnostika koji rado koriste klasične, bajezijske ili druge metode, što god najbolje djeluje za tu aplikaciju.

Strogi Bayesijani inzistiraju na stalnom ažuriranju uvjerenja, ali (a) većina Bayesanskih vara zato što kontinuirano ažuriranje isključuje mnoge korisne metode i (b) često se ažuriraju.

Rekao bih da se suštinska razlika između ljudi koji statistiku gledaju kao traženje istine i ljudi koji koriste statistiku da bi se dogovorili među ljudima. Ako tražite istinu, vaša prethodna uvjerenja očito su relevantna. Ako pokušavate postići dogovor među ljudima, vaša prethodna uvjerenja predstavljaju pristranosti zbog kojih će drugi sumnjati u vaše zaključke.

Ne morate biti strogi Bajezjanin da biste bili istraživači istine, ali ne možete se ograničiti na klasičnu statistiku. Ljudi koji koriste statistike za donošenje odluka, a sudeći po rezultatima tih odluka, naginju se Bayesovim metodama i potomstvu istih.

Ljudi koji koriste statistiku za postizanje dogovora među ljudima - uključujući odobrenja za lijekove i druge regulatorne odluke, pravna svjedočenja, odluke o izdavanju časopisa itd. - obično se oslanjaju na čestističke metode, iako se to mijenja.


Odgovor 2:

Bajazi tretiraju parametre populacije, kao što su srednja sredstva i medijani i standardna odstupanja, kao slučajne varijable. Započinju s prethodnom raspodjelom parametra. Potom se dobivaju podaci i distribucija se ažurira, te postaje posteriorna distribucija. Taj proces može trajati zauvijek.

Često parametri stanovništva tretiraju kao fiksne, obično nepoznate konstante.

Bayesovo zaključivanje lako je protumačiti.

Tumačenje čestih zaključaka oslanja se na prilično zbunjujuće i zbunjujuće neupućene, uvjetne argumente vjerojatnosti.


Odgovor 3:

Bajazi tretiraju parametre populacije, kao što su srednja sredstva i medijani i standardna odstupanja, kao slučajne varijable. Započinju s prethodnom raspodjelom parametra. Potom se dobivaju podaci i distribucija se ažurira, te postaje posteriorna distribucija. Taj proces može trajati zauvijek.

Često parametri stanovništva tretiraju kao fiksne, obično nepoznate konstante.

Bayesovo zaključivanje lako je protumačiti.

Tumačenje čestih zaključaka oslanja se na prilično zbunjujuće i zbunjujuće neupućene, uvjetne argumente vjerojatnosti.