※ 引述《[email protected] (小灭灭)》之铭言： > 我在念这个单元的时候 > 我觉得我不是很了解贝氏估计的意涵 > 不太懂的他的观念以及整个理论架构 > 不知道有没有高手可以替我解说一下 > 感谢 贝氏方法, 参数θ是假设为 "随机的", 有一个机率分布, 称 prior distribution. 但已知θ值时, 资料 X 有一个分布: f(x|θ). 设θ的 prior distribution, 即其 marginal distribution, 以 π(θ) 表示, 则可得 given X=x(实际观测到的资料) 时θ的 conditional distribution g(θ|x), 称之为 θ 的 posterior distribution. 贝氏方法即是以θ的 posterior distribution 为基础对 θ做推论. 例如取 posterior mean 或 posterior median 为θ的点估计值. 书多看几遍, 再做做练习, 并多思考. -- 嗨!  你好! 祝事事如意, 天天 happy! 统计专业版, 需要你的支持! :) 无名小站 telnet://wretch.twbbs.org Statistics (统计方法讨论区) 盈月与繁星 telnet://ms.twbbs.org Statistics (统计：让数字说话) 成大计中站 telnet://bbs.ncku.edu.tw Statistics (统计方法及学理讨论区) 交大资讯次世代 telnet://bs2.twbbs.org Statistics (统计与机率) ★本文未经本人同意请勿转载; 回覆请勿全文引用, 请仅留下直接涉及部分。 -- 夫兵者不祥之器物或恶之故有道者不处君子居则贵左用兵则贵右兵者不祥之器非君子 之器不得已而用之恬淡为上胜而不美而美之者是乐杀人夫乐杀人者则不可得志於天下 矣吉事尚左凶事尚右偏将军居左上将军居右言以丧礼处之杀人之众以哀悲泣之战胜以 丧礼处之道常无名朴虽小天下莫能臣侯王若能守之万物将自宾天地相合以降甘露民莫 之令而自均始制有名名亦既有夫亦将知止知止可以不殆譬道之在天 163.15.188.87海