Dieser Artikel bietet einen Leitfaden für diejenigen, die selten Statistik studiert haben, um brillant über "Bayes Statistics", eine aktuelle und junge Statistik, sprechen zu können.
Das Ziel dieses Artikels ist es, in der Lage zu sein, über Bayes'sche Statistiken ** korrekt ** mit einem doy Gesicht zu sprechen und eine gründliche Diskussion mit Personen zu führen, die mit Statistiken vertraut sind.
Denken Sie daran, dass das Studium dieses Artikels nicht bedeutet, dass Sie die Bayes'schen Statistiken beherrschen können. Um es vor Ort verwenden zu können, müssen Sie in der Lage sein, einige Programmierungen durchzuführen, und Sie müssen auch die tatsächlichen Daten als Ziel haben.
Die Datenanalyse mit Statistiken erfordert nicht nur die Theorie der Statistik, sondern auch verschiedene Werkzeuge ... Tränen (Wiederbelebung schlafloser Nächte ...)
Grundsätzlich werde ich die Lernmethode anhand von Büchern vorstellen. Wenn Sie Statistiken bis zu einem gewissen Grad kennen, können Sie die Bücher in der Mitte überspringen!
Was ist Bayesianische Statistik in diesem Artikel? Ich werde darauf nicht näher eingehen. Es ist ein Artikel, den Sie lesen können, wenn Sie irgendwie wissen, dass es in der Statistik Häufigkeit und Bayesianismus (und detaillierter) gibt und dass sie sich grundlegend unterscheiden. Ich werde.
Einzelheiten entnehmen Sie bitte dem Artikel unten!
Zur Zeit schreiben die Autoren auch vage, und es gibt einige Dinge, die technisch versiert sind.
Das bedeutet nicht, dass diese Artikel schlecht sind. Das Ziel dieses Artikels, den ich gerade schreibe, ist es zu verstehen, wo und wie ich beim Lesen dieser Artikel verschwimme oder was ich wirklich schreibe, ohne es zu wissen.
Das einzig sehr Wichtige an der Bayes'schen Statistik ist Bayesianische Statistiken sind weder absolut besser als Nicht-Bayes-Statistiken noch aufwärtskompatibel.
Es ist nur eine Idee. Es ist eine Religion.
Absolut korrekte Statistiken sind nur eine Illusion. Es gibt keine Traumgeschichte in dieser schönen und rücksichtslosen Welt, in der Bayes alle anderen statistischen Probleme lösen kann.
Aber welches Prinzip / welche Position nehmen Sie ein? Es ist nur eine tiefe Frage.
Wie der Name Bayes ** Prinzip ** andeutet, ist die Bayes'sche Statistik ein Prinzip / eine Position, wie oben erwähnt. "Prinzip" ist jedoch mit jeder Ära in Mode und veraltet.
In einem leicht verständlichen Beispiel ist Demokratie das beste Beispiel. Menschen in modernen Industrieländern sehen Demokratie als die beste politische Methode, aber sie ist nicht immer die beste. Es muss eine Zeit gegeben haben, in der andere Prinzipien als Demokratie auf ihre eigene Weise funktionierten? ist. Vielleicht 1000 Jahre später kann die Demokratie lächerlich gemacht werden.
In der Welt der Statistik wurde der Frequenzismus in den letzten Jahren kritisiert.
Wenn Sie diesen Artikel lesen, haben Sie wahrscheinlich den Satz gehört, dass es einen "signifikanten Unterschied" gibt. Der Mainstream der Statistik im 20. Jahrhundert war die Häufigkeit. Der "p-Wert" und die "Signifikanz" des "statistischen Hypothesentests", der das bequemste Werkzeug für diese frequenzbasierte Mainstream-Statistik ist, wurden kritisiert.
Aus diesem Grund verbreiten sich die Bayes'schen Statistiken allmählich als frequenzbasierte Antithese.
Darüber hinaus erfordert es viel Rechenleistung, um Bayes'sche Statistiken zu verarbeiten, und in den letzten 10 oder 20 Jahren ist es endlich jedem gelungen, mit Bayes'schen Statistiken umzugehen.
Zwei Jahre vor meinem Abschluss bestand eine zunehmende Anzahl von Forschern darauf, sich nicht zu sehr auf p-Werte in der Landwirtschaft (biologische Statistik), medizinische Statistik, psychologische Statistik usw. zu verlassen, auf die ich mich spezialisiert hatte. Ich fühlte mich wie dort.
Ich denke, es ist besser, über Bayes zu sprechen, wenn Sie in Zukunft eine kühle Brise erzeugen möchten (lacht).
Um den Bayesianismus richtig zu verstehen, wollen wir zuerst den Frequenzismus richtig studieren lol
Wenn Sie nicht Frequenzismus studieren wollten und versuchten, nach Bayes zu fliehen, ändern Sie Ihre Meinung heimlich lol Wenn Sie diesen faulen Darm nicht wieder aufwärmen möchten, schließen Sie diesen Artikel leise lol Es ist besser zu studieren, denn um den Bayesianismus tief zu verstehen, wird empfohlen, zu studieren, während man sich des Unterschieds zum Frequenzismus bewusst ist. Viele Einführungsbücher und Anfängerartikel über Bayes schreiben über den Unterschied zum Frequenzismus. Häufiges Wissen ist immer nützlich, wenn Sie solche Dinge lesen. Dies ist in der Geschichte der Statistik unvermeidlich, wie ich zuvor erklärt habe.
Also zuallererst
Es ist besser, die Grundlagen mit einem Buch zu lernen, mit dem Sie Statistiken lernen können, während Sie tatsächlich Ihre Hände bewegen. Es gibt viele Fachbücher, in denen frequenzbasierte Statistiken detailliert beschrieben werden. Selbst wenn Sie plötzlich einen schwierigen Vortrag angehen, wird Ihr Herz nur brechen.
Das obige Buch ist etwas, an dem auch Programmieranfänger arbeiten können, sodass Sie sich Statistiken einfach und unterhaltsam vorstellen können.
Und als nächstes kommen wir zu einer kleinen theoretischen Studie. persönlich,
Vielen Dank für dieses Buch.
Es ist sehr hilfreich, auch wenn Sie kein Psychologe sind. In der Tat ist Psychologie eine universitäre Frage, die den Grundstein für die Weiterentwicklung der Statistik gelegt hat.
Liegt es daran, dass auf einen Blick nicht klar ist, ob die Operation wirklich effektiv ist und es keine andere Wahl gibt, als sie experimentell zu bestätigen? Um es anders herum auszudrücken, die Psychologie hätte von einem objektiv sichtbaren Werkzeug namens "Statistik" unterstützt werden müssen, um als "Wissenschaft" anerkannt zu werden. Dies gilt beispielsweise auch für die Medizin, in der Sie die Wirkung eines Arzneimittels überprüfen möchten.
Im obigen Buch wird erklärt, wie Statistiken in der Psychologie tatsächlich verwendet werden, und ich denke, dass es Spaß macht, sie zu lesen.
An diesem Punkt sollten Sie eine Vorstellung von Frequenzismus haben. Lesen Sie als nächstes ein Brückenbuch zwischen Frequenz und Bayesianismus.
Bei der Positionierung der Überbrückung zwischen dem Frequenzprinzip und dem Bayes'schen Prinzip gibt es kein anderes Buch (allgemein bekannt als Midori-Buch). Dieses Buch wurde in vielen anderen Artikeln als diesem gelobt.
Sie können die Erweiterung der Statistikwelt leicht und angenehm spüren. Ich habe auch dieses Buch gelesen und mich mehr für Statistiken interessiert. Statistiken, von denen ich dachte, dass sie keinen Spaß machten, weil es sich nur um mathematische Formeln handelte, schienen sofort farbig zu sein, als ich auf das Midori-Buch stieß.
Es ist keine Übertreibung zu sagen, dass ** ein Meisterwerk, das mein Leben verändert hat **.
Das Tolle an Midori-Büchern ist
Das Verständnis von MCMC ist wichtig, um Bayes zu verstehen. Die Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode, ein sehr schwieriger Name, war absolut notwendig, um Bayes in die Praxis umzusetzen. Gleichzeitig ist er auch derjenige, der die Loyalität von Bayes bis in die letzten Jahre, als die Leistung des Computers zunahm, festhielt.
Nach diesem Buch
Lesen wir noch ein Buch über Bayes Bayes (lacht). Beides ist nicht so schwierig, und es wird empfohlen, es so zu schreiben, dass Sie so etwas wie "die Bedeutung der Verwendung von Bayes" verstehen können, anstatt in eine technisch schwierige Geschichte zu geraten.
Lesen Sie die Midori-Bücher und diese und Sie werden am Eingang zur tiefen Welt von Bayes sein!
Nachdem Sie den obigen Lernprozess durchlaufen haben, ist es eine gute Idee, Ihre Hände während des Studiums tatsächlich zu bewegen!
Es ist ein Schritt, Bayes tatsächlich zu verwenden. Das Beste ist, dass diese Bücher Ihnen helfen, MCMC zu verstehen, indem Sie Ihre Hände bewegen.
Es gibt niemanden, der Bayes tatsächlich benutzt und nicht programmieren kann. Denn wie ich am Anfang erklärt habe, müssen noch viele andere Dinge getan werden, um mit Daten in Bayes zu arbeiten. Daten sammeln, zusammenkleben, bereinigen, solche und ähnliche Dinge tun.
Diese Bücher werden unter der Annahme geschrieben, dass Sie so programmieren können, wie sie sind, aber wenn Sie diesen Punkt erreicht haben, können Sie mit einem Buch in der Hand sicherlich ein lustiges Bayes'sches Leben führen.
Es ist ein persönlicher Eindruck, aber Bayes ist sehr interessant. Das scheinbar illusorische Studium der Statistik zeigt einige weiche und entzückende Aspekte beim Erlernen von Bayes.
Aber ich kann eine tiefe Dunkelheit in diesem Lächeln sehen ...
Warum werfen Sie keinen Blick in eine so mysteriöse und faszinierende Welt der Bayes'schen Statistik?
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