可能的重复：
贝叶斯和常客方法给出不同答案的例子
有哪些实际示例表明贝叶斯方法优于频率统计方法？您知道贝叶斯模型优于传统方法的成功案例吗？
更成功的意思是“更好的预测”或“导致更有价值的见解”或“更容易解释”。
示例不应讨论例如可信区间与置信区间的哲学性质及其更“直观”的解释。
也许贝叶斯垃圾邮件过滤可能是一个起点，但我对此知之甚少。
可能与这个问题有关： 贝叶斯和常客方法的例子给出不同的答案
贝叶斯和常客方法：前者有哪些成功案例？
机器算法验证
贝叶斯
常客
2022-03-25 17:52:30
1个回答
Adrian Raftery 研究了一组关于 19 世纪英国煤矿中煤尘爆炸的统计数据。频率论技术表明，煤矿事故率随时间逐渐变化。出于好奇，Raftery 对贝叶斯定理进行了实验，发现事故率在 1890 年代初突然下降。一位历史学家提出了原因：1889 年，矿工们组成了一个安全联盟。
来自贝叶斯定理的历史。原始论文在这里，虽然我会建议PyMC 文献中的例子更清楚（即更少积分哈哈）
此外，在另一篇文章中，有来自 （非常易于访问的 pdf）The Table Game 的 Table Game。两种提议的解决方案，贝叶斯和常客，非常不同（只有一个是正确的！）。
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