贝叶斯统计难学吗
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不难。
贝叶斯使用了先验信息，即在数据量小的情况下，能够通过准确的先验信息获得准确统计结果，一定程度上摆脱观测数据量多少对统计结果的影响。
由于贝叶斯引入先验信息，这也导致不精确先验对最后统计结果的影响，一般我们可以提高观测数据的数量来避免经验带来的偏差，但是在数据量较小的情况下贝叶斯估计的准确度受到质疑，这也是几十年来贝叶斯估计受争议的地方。
后验分布
根据样本 X 的分布Pθ及θ的先验分布π（θ），用概率论中求条件概率分布的方法，可算出在已知X=x的条件下，θ的条件分布 π（θ|x）。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯学派认为：这个分布综合了样本X及先验分布π（θ）所提供的有关的信息。抽样的全部目的，就在于完成由先验分布到后验分布的转换。
以上内容参考：百度百科-贝叶斯统计
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