Probability
為什麼我們說貝葉斯統計適合一次性事件的概率？
人們說頻率統計不適合一次性事件，貝葉斯統計更適合。我想知道這是什麼原因。我還想知道“一次性事件”是什麼意思，因為（例如）拋硬幣似乎也是一次性事件，因為我們無法在每次拋硬幣時重現完全相同的環境。
這都是哲學上的（必須如此）：
當概率是一種頻率時，您將很難將其應用於不能多次發生的事情，例如周四利物浦和阿森納之間的比賽。問題是頻率的形式是 $ k $ 每一個 $ n $ . 您可以設想一個與本次（天氣等）非常相似的星期四課程，其中利物浦以非常相似的方式（球隊組成等）與阿森納比賽，您會認為它們（幾乎）是同一事件的重複，因此知道這將如何平均進行，儘管查找數據可能很困難。但是對於給定的比賽，永遠不會，這只能發生一次。同樣，您不能為下一次拋硬幣分配概率，因為只有一個，但您可以對足夠相似的拋硬幣類別發表一些看法。
如果概率是一種信念程度，那麼如果您遵循此類分配的適當規則，您可以將其分配給您可以發表意見的任何事物。我相信下一次拋硬幣正面朝上的概率和反面朝上的概率差不多。