bayesian statistics nghĩa là gì

• thống kê bayes

• statistics     [stə'tistiks] danh từ, số nhiều dùng như số ít thống kê...

• Data News: Bayesian Statistics Made Simple at PyCon 2014, and More
  Tin tức dữ liệu: Số liệu thống kê Bayes đơn giản tại PyCon 2014 và hơn thế nữa
• Students will also learn advanced methods and statistics, including Bayesian statistics.... [-]
  Học sinh cũng sẽ học các phương pháp và thống kê nâng cao, bao gồm cả thống kê Bayes.... [-]
• The assumption is that your dear old grandma is a feeble-minded lady who doesn’t know anything about phishing or bitcoin or Bayesian statistics.
  Mệnh đề giả định ở đây là bà nội của bạn là một cụ già chẳng biết gì về bitcoin hay thống kê Bayes.
• A posterior probability, in Bayesian statistics, is the revised or updated probability of an event occurring after taking into consideration new information.
  Một xác suất hậu nghiệm, trong thống kê Bayes, là xác suất sửa đổi hoặc cập nhật về một sự kiện xảy ra sau khi cân nhắc những thông tin mới.
• Mahout currently supports two related approaches to categorizing/classifying content based on bayesian statistics.
  Mahout hiện đang hỗ trợ hai phương pháp tiếp cận liên quan đến việc phân loại/sắp xếp có hệ thống nội dung dựa trên số liệu thống kê Bayesian.
• The report introduces a new method of data analysis based on Bayesian Statistics, whereby all types of errors can be taken into account in a posterior probability distribution function.
  Báo cáo giới thiệu một phương pháp phân tích dữ liệu mới dựa trên Thống kê Bayes, theo đó ta có thể đưa tất cả các loại sai số do phép đo vào trong một hàm phân phối xác suất hậu nghiệm.
• Bandyopadhyay & Forster[37] describe four paradigms: "(i) classical statistics or error statistics, (ii) Bayesian statistics, (iii) likelihood-based statistics, and (iv) the Akaikean-Information Criterion-based statistics".
  Bandyopadhyay & Forster[36] mô tả bốn mô hình: “(i) thống kê cổ điển hoặc thống kê lỗi, (ii) thống kê Bayes, (iii) thống kê dựa trên cơ sở likelihood and (iv) thống kê dựa trên thông tin của Akaikean và cơ sở thống kê Criterion”.
• Bandyopadhyay & Forster [40] describe four paradigms: "(i) classical statistics or error statistics, (ii) Bayesian statistics, (iii) likelihood-based statistics, and (iv) the Akaikean-Information Criterion-based statistics".
  Bandyopadhyay & Forster[36] mô tả bốn mô hình: “(i) thống kê cổ điển hoặc thống kê lỗi, (ii) thống kê Bayes, (iii) thống kê dựa trên cơ sở likelihood and (iv) thống kê dựa trên thông tin của Akaikean và cơ sở thống kê Criterion”.
• Bandyopadhyay & Forster[40] describe four paradigms: "(i) classical statistics or error statistics, (ii) Bayesian statistics, (iii) likelihood-based statistics, and (iv) the Akaikean-Information Criterion-based statistics".
  Bandyopadhyay & Forster[36] mô tả bốn mô hình: “(i) thống kê cổ điển hoặc thống kê lỗi, (ii) thống kê Bayes, (iii) thống kê dựa trên cơ sở likelihood and (iv) thống kê dựa trên thông tin của Akaikean và cơ sở thống kê Criterion”.
• In this talk I will briefly provide an overview of Bayesian statistics and how Probabilistic Programming frameworks like PyMC can be used to build and estimate complex statistical models.
  Trong bài nói chuyện này, Thomas sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về các số liệu thống kê Bayes và các khung Lập trình xác suất như PyMC có thể được sử dụng để xây dựng và ước tính các mô hình thống kê phức tạp như thế nào.