04.3 哪个设置可以更好地解释观测结果

内容与核心概念

在上一页上,新证书更改了评估。
数据已经具备, 我们现在正在比较不同的参数值 是如何与这些数据一致的。
我们已经看到三次成功 一次失败 假设成功概率是0.75
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
什么样的环境更能解释监控?
概率问题中的参数是固定的,结果各有不同。数据已经观察到,我们正在比较参数。对于四个独立的Bernoulli 数字, Theta 成功概率和特定序列[1,1.0]:
L
(
θ
)
=
θ
3
(
1
−
θ
)
,
ℓ
(
θ
)
=
3
ln
⁡
θ
+
ln
⁡
(
1
−
θ
)
.
L(\theta)=\theta^3(1-\theta),\quad
\ell(\theta)=3\ln\theta+\ln(1-\theta).
L
(
θ
)
=
θ
3
(
1
−
θ
)
,
ℓ
(
θ
)
=
3
ln
θ
+
ln
(
1
−
θ
)
.
L 不是其他章节的丢失, 而是可能性; 负日志相似性被用于最小化 。 没有法规 。 对于后继 p( ) 来说 。
=5 lykelihood=0625;=75 = 10546875. 生产日志等于 3-1/(1-__) 。在 0 与 3(1- ) = (0.1) 中,第二个衍生物为负值,系指一个最高固定点。任何实际结果的零概率是解冻 lykeriky。
实验。
铅从 0.01 到 99 , 并观察曲线。 这四种数据的最佳解释并不表示“ 真实概率是 75 ” : 样本很小。 这是在选定的模型组中的估计, 并不是一般化的保证 。
Debug.
“4级3级,无计算顺序”活动的概率包括一个系数。
theta = .75
likelihood = theta**3 * (1-theta)
assert likelihood == .10546875
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
观察是固定的; 测试的设置正在变化。 可见性不是参数本身的概率 。
有多少不确定因素依然存在,这个问题如何产生结果?
第04章Python实例
学术基础