m**c
发帖数: 88 | 1 概率，从工科实践来看，有这么两个角度来看这个定义，（以生成服从某个分布的随机
数为例）
一种理解是： 我做了100次试验，生成了100个随机数，然后这些数位于区间【a,b】的
概率（或者
说frequency）是P。
另一种理解： 我还是做这个实验，每次生成一个随机数，这个随机数位于区间【a,b】
的概率（或者
说belief）是P。
一个概率可以从这两个角度来理解吗？这两个完全等同的？如果我得到了在第一种定义
下的概率P（实
践中第一种解释容易操作，通过做实验来证明，第二种好像没法通过实验来验证），我
是不是也可以
相应的，把它理解成第二种定义下的概率P？因为实践中，我对第二种定义下的概率更
感兴趣，更能说
明一些事情。
这就是所谓的 Frequentists 和 Bayesians 的区别吗？
这是百科的解释：
1. Frequentists talk about probabilities only when dealing with
experiments that are random and well-defined. The probability of a
random | D******n
发帖数: 2836 | 2 可以，不完全等同，可以。
【在 m**c 的大作中提到】
: 概率，从工科实践来看，有这么两个角度来看这个定义，（以生成服从某个分布的随机
: 数为例）
: 一种理解是： 我做了100次试验，生成了100个随机数，然后这些数位于区间【a,b】的
: 概率（或者
: 说frequency）是P。
: 另一种理解： 我还是做这个实验，每次生成一个随机数，这个随机数位于区间【a,b】
: 的概率（或者
: 说belief）是P。
: 一个概率可以从这两个角度来理解吗？这两个完全等同的？如果我得到了在第一种定义
: 下的概率P（实
| D******n
发帖数: 2836 | 3 還有你的中文表述不完全正確。
對於第一種，你是進行了100次試驗，得到了一百個（實實在在的）數，然後落在區間（
a,b)的數的比率，就是所謂進行某試驗所得的數落在(a,b)的概率。
【在 D******n 的大作中提到】
: 可以，不完全等同，可以。
| m**c
发帖数: 88 | | b*****n
发帖数: 685 | 5 理解偏狭隘，好像只是“古典概率？”的理解，第一种理解实际上就是用conditional
expectation来解释概率而已。
还是学学测度吧 |
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