統計推論

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文章主攻四大領域:機率與統計、計量經濟和量化金融分析。以機率統計為核心主幹,詳加說明其精神與應用。也會輔以其餘三個領域的介紹作為統計實例。統計學是AI / 機器學習背後的英雄,假設檢定與統計分布是其兩大特色,前者找出彼此相互關聯的變數;後者則幫助我們進行模擬和抽樣,幫助我們找尋最優解或近似真實值。
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貝氏推論(Bayesian Inference)是一種著名的推論方式。 貓貓在此稍作介紹。
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狂徒
哈 果然物以類聚,我看到題目就進來了 貓兄的放鬆是大家的hardcore 我也偏好這種切磋式的氛圍,要不乾脆合開某專欄XD BTW統計和機率的各種領域我也還一知半解,如果看哪裡寫錯也歡迎直接指正。
話說 1920 年代,一群大學教員和他們的賓客一起在戶外喝下午茶。其中一位女士表示,喝茶時,將茶倒入牛奶和將牛奶倒入茶的味道是不同的。在場的許多科學家(從他們的化學知識來看)認為這種說法是很可笑的。但女士非常堅持相信自己的感覺。 如果你也在座,會如何解決這項爭議?
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