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。
貝氏推論(Bayesian Inference)是一種著名的推論方式。
貓貓在此稍作介紹。
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？
