在學習貝葉斯統計之前，我應該了解哪些常客統計主題？

我想知道在開始學習貝葉斯統計之前是否應該知道頻率統計的一部分主題。一旦我讀到這兩種趨勢似乎是相互對立的；例如，頻率分析主要基於對觀察到的數據做出的假設（假設）；而貝葉斯統計更多地依賴於構建先驗模型來推斷有關它的後驗信息。

無論如何，在開始貝葉斯統計之前，我應該了解哪些常客或一般統計主題？

沒有必要將其稱為頻率論材料，而是一般地來自概率和統計的材料。

以下是一些先驗知識的例子，在我看來，這些例子會很方便：

1. 什麼是密度、（條件）分佈、期望等？
2. 一些特定的分佈族（Beta、Normal、Uniform 等）
3. 您很可能希望將貝葉斯方法應用於真實數據，例如統計軟件。我最喜歡的：R
4. 一些數學：矩陣代數，積分，…
5. 此外，熟悉一些統計模型可能會很方便，例如線性模型.
6. 鑑於對可能性的高度重視，之前聽說過最大可能性不會有什麼壞處

貝葉斯範式是一個主觀的範式，我相信其他人會不同意或添加到這個列表中……

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/142124