减少不确定性
贝叶斯方法通过概率处理不确定性来减轻不确定性。频率论者没有这种奢侈。然而，这并不意味着频率论者方法中没有不确定性。从样本数据得出的估计可能并且经常是错误的。为了减轻这种不确定性，频率论者使用了两种技术。
置信区间的使用。
与 P 值相关的零假设显著性检验 (NHST)。
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频率统计与贝叶斯统计——差异
频率派与贝叶斯派 AB 测试——哪种方法更好？
频率学派方法在整个 20 世纪 哈萨克斯坦手机号码列表的大部分时间里一直主导着统计学领域。它对统计学家特别有吸引力，因为它保证了严谨的客观性。
然而，在过去的 15 年里，贝叶斯方法已真正发挥其自身优势，并引发了大量关于哪种方法更优越的争论。
例如，2013 年，美国海岸警卫队使用贝叶斯方法在大西洋上找到了一名长岛渔民。海岸警卫队知道渔民从船上坠落的 9 小时时间窗口，但仅此而已。
他们将这些信息输入贝叶斯程序 SAROPS（搜索和救援最佳规划系统），并不断添加更多信息，例如当时的洋流、船长找到的线索以及搜救直升机已经飞过的地点。最终，该程序能够缩小目标范围，最终将渔民救出。
同样，科学家已经能够使用贝叶斯方法来确定宇宙的年龄。他们考虑到超[已屏蔽惡意廣告]爆炸等事件、大爆炸遗留辐射的模式以及星系的分布，计算出地球有138 亿年的历史。此前，他们只能估计地球的年龄在 80 亿至 150 亿年之间。
随着上述例子和其他贝叶斯方法显示出显著的效果，人们开始质疑频率派方法的有效性。许多贝叶斯方法的支持者指出了频率派方法的一个重大局限性。
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