貝氏統計與RStan 入門大補帖 | 愛學習

貝氏定理的原理就是在先驗機率的基礎上，納入新事件的資訊來更新先驗機率，這樣算出來的機率便叫做後驗機率（posterior probability）。以前述好人橫死的例子來說，先驗 ...

2019年2月11日 — 換句話說，貝氏定理就是在算反機率。 我們先用一個簡單但實用的例子來說明這個觀念。這個例子出自「看電影學統計: p值的陷阱」一文：美國職棒大聯盟 ...

2018年5月25日 — 我們在這篇開頭首先用「大雄評估下雨」的例子來直觀地理解貝氏定理背後的精神，接著透過簡單的數學概念、發生比（odds）以及概度比（likelihood ratio）來 ...

2021年2月26日 — 由上述可知，貝氏定理，其實就是一種條件機率的互換過程，在已知『一個男孩穿牛仔褲的機率』，可以反過來求得『穿牛仔褲的人為男孩子的機率』。以垃圾訊息 ...

某品牌燈泡由A廠及B廠各生產30%及70%， A廠產品中有9%瑕疵品，而B廠產品中. 有5%瑕疵品。某日退貨部門回收一件瑕疵品，則下列敘述哪些是正確的﹖

2021年8月25日 — 在本文中，以一個簡單的例子說明貝氏統計的概念，並教學以RStan 實際操作手刻統計模型的方法與整個流程，最後根據預測的結果進行統計上的意義解釋。

2021年9月9日 — 貝氏的第一個偉大貢獻，是用機率來表達我們對這個世界缺乏知識，或者，對於正在發生的事一無所知。他表示，機率不只可用於受隨機可能性影響的未來事件——以 ...

由 陳昱成 著作 — 連續看了兩個例子，對貝氏定理的運. 用以及推論容易造成的盲點，應該有一點. 認知。利用這樣的概念，可以解讀網路世. 界的一個現象。很多消費者喜歡在購物之. 前，上網瀏覽 ...