3楼: Originally posted by math2000 at 2013-12-18 21:23:47
楼上的回答很正确。想补充一点的是楼主对问题理解有点小出入，人的身高是一个实数，不是离散的。比如你测量一个学生的身高是1.7，并不是说该学生的身高真的就是1.7，因为有测量误差，所以该学生的真实身高是在1.7左 ...

2楼: Originally posted by opdream at 2013-12-18 17:21:18
不对，不能这么说的，只能说身高在1.7 前后范围的概率比较大，正态分布的公式是概率密度函数，是要积分的，一个点上的积分等于零，并不是在1.7的概率就是纵坐标。

5楼: Originally posted by hnkfywt at 2013-12-19 16:52:24
我也知道这个。在我看到贝叶斯分析分析回归分析时产生了这个疑问。
  在假设一条最优直线条件下，真实数据在这个直线范围波动，其波动分布假设为正太分布。
文章说数据离这个最优直线越远则出现的概率越小？请问 ...

7楼: Originally posted by math2000 at 2013-12-20 12:47:46
我们现在交流的是基于经典统计学，不是bayes统计。其区别很难一句话说清楚（个人水平有限！），举个简单例子：在参数估计中，比如正态N(u,a)，经典统计认为参数u和a是确定的未知常数，但在bayesian统计学，把参数u和 ...

6楼: Originally posted by opdream at 2013-12-19 17:28:04
我认为文章指的是 离最优直线越远的连续区间的概率，希望能帮助到你。
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