對於統計和機率、貝氏定理有興趣的朋友,不妨看看林澤民教授部落格的幾篇文章,相互參照一下,會對於一些來龍去脈有更深的了解。
林澤民教授目前在德州大學奧斯汀校區政府系任教。
貝氏定理在生活中很有用,可是它到底怎麼算? 2019/02/11 08:52
詳細解釋貝氏定理、例子,以及最後有Monty Hall問題的解釋。
對於統計和機率、貝氏定理有興趣的朋友,不妨看看林澤民教授部落格的幾篇文章,相互參照一下,會對於一些來龍去脈有更深的了解。
林澤民教授目前在德州大學奧斯汀校區政府系任教。
今天剛考完的學測,聽說數A的考題爆難,其中第5題是考條件機率,因此來設法動筆算一算。還好,想了一下,可以解。
這題我們可以用期望頻率(expected frequency)的方式來解。這是一種暴力解法,但是很清晰。
首先要解的是,單次檢驗中,陰性者其實為陽性(染病者)的機率。
假設有1000個人,已知有30%感染,因此其中有300人染病,700人未染病。
#英國Amazon網站1,700多位讀者,四顆半星強力推薦!
#英國劍橋大學統計學權威,帶給你最有趣、最有價值的統計思維
統計的藝術:如何從數據中了解事實,掌握世界