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DAY 10
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Big Data

我的資料科學之路系列 第 10

[Day 10] 兩種統計推論的比較

主觀跟客觀

在先前的兩個觀點來詮釋機率,大家可以發現貝式統計推論帶有主觀的成份,也就是先驗機率的部份。
相對傳統的統計推論來說沒有這一項,當然有好有壞,當你可以給予更多資訊一起做推論的時候,結果是比較符合預期的,但是如果給予錯誤的資訊,貝式統計推論會用資料去推翻錯誤的資訊的。

樣本數

跟傳統的機率一樣,當樣本數愈多,貝式統計推論的結果會跟傳統統計推論結果一致。
也就是說,當樣本數一多,貝式統計推論就可以克服錯誤的先驗機率,然後被資料給說服
所以,好的先驗機率可以較快得出好結果,壞的,別擔心,會被資料給校正過來。

人生

其實就跟人生一樣。
人活到現在,過去的經驗就是所謂的先驗機率,當你觀察到一件事發生的時候你就是在蒐集資料並且做出判斷,當你做觀察的次數愈多,你就愈熟練、判斷也愈精準,就成為了某方面的專家。

過去的後驗機率是明天的先驗機率

就如同標題所寫的一樣,計算完的後驗機率可以幫助你當下做判斷,但是千萬不要丟掉!
因為他可以成為你下一次要計算時的先驗機率,再次放到模型當中計算,這樣不斷的蒐集資料、不斷的學習、不斷的更新自己的認知,其實跟reinforced learning有點相似阿XD

雖然今天的比較短,但是我相信這可以留給大家細細咀嚼跟參考。


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