Bayesian 统计学是统计学的一个重要分支，它基于贝叶斯定理进行概率推理。以下是一些关于 Bayesian 统计学的基础知识：
贝叶斯定理
贝叶斯定理是一种描述已知证据如何影响对事件概率信念的数学公式。公式如下：
[ P(A|B) = \frac{P(B|A) \cdot P(A)}{P(B)} ]
其中：
- ( P(A|B) ) 是在给定 B 的情况下 A 发生的概率。
- ( P(B|A) ) 是在给定 A 的情况下 B 发生的概率。
- ( P(A) ) 是 A 发生的概率。
- ( P(B) ) 是 B 发生的概率。
应用场景
Bayesian 统计学在多个领域都有广泛应用，例如：
- 机器学习：用于构建分类器和预测模型。
- 医学诊断：通过分析病史和检查结果来提高诊断的准确性。
- 金融分析：用于风险评估和投资决策。
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