传说中的贝叶斯统计是怎么回事？-频率统计的固有缺陷

到这里，我们开始来探讨频率统计的缺陷：

在20世纪有大量的频率统计被应用到许多模型中来检测样本之间是否不同，一个参数要放在模型和假设检验的多种表现中足够重要。但是频率统计在设计和实现过程存在一些重大缺陷，这些在现实中的问题引起相当大的关注。例如：

1. p-values 对固定大小的样本进行检测。如果两个人对相同的数据工作，并有不同的制动意向，他们可能会得到两种不同的p- values。

2. 置信区间（CI）和p-value一样，在很大程度上取决于样本的大小。因为无论多少人如何执行相同的数据测试，其结果应该是一致的。

3. 置信区间（CI）不是概率分布，因此它们不提供最可能的值以及其参数。

这三个理由足以让你对于频率统计的缺陷进行思考，以及对为什么需要贝叶斯方法进行考虑。

有关贝叶斯统计的基础知识就先了解到这里。