貝氏推論是一種根據已知事實來推測未知或不可觀測量的方法。在密碼機 Enigma 的案例中,Alan Turing 想要推斷轉輪的未知設定,最終解讀被加密訊息的含義。
在分析資料時,我們同樣關心未知量。例如,我們想了解每日冰淇淋銷售量和氣溫之間的關係,並決定用線性迴歸來研究。
・在這個情境下,下列哪些量可以視為未知?
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當前練習
本章將詳細探討 Bayesian 推論的基礎。
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了解貝氏定理的核心概念,以及如何將其用於統計推論。
學習如何使用常態分配分析連續型資料,並在 R 中試用實作的 Bayesian 分析工具。