统计学的世纪之争

🧠 贝叶斯观点

对概率的理解："概率是我对事件发生可能性的信念程度"

对参数的看法："参数本身就是随机变量，有自己的分布"

推理方式："让我结合先验知识和新数据来更新我的信念"

🎲 频率观点

对概率的理解："概率是事件在无限次重复中的客观频率"

对参数的看法："参数是固定的真值，我们要估计它"

推理方式："让我控制长期错误率，避免主观偏见"

贝叶斯学派优势

• ✅ 能纳入专家知识和历史信息
• ✅ 直观回答"参数为某值的概率"
• ✅ 小样本情况下表现更好
• ✅ 自然处理不确定性

局限

• ❌ 先验选择可能主观
• ❌ 计算复杂度高
• ❌ 结果依赖于先验假设

频率学派优势

• ✅ 程序化，减少主观性
• ✅ 严格控制错误率
• ✅ 广泛接受的标准
• ✅ 适合大样本分析

局限

• ❌ 无法直接回答概率问题
• ❌ 忽略先验信息
• ❌ p值经常被误解
• ❌ 小样本表现不佳