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正态分布概率密度函数是描述连续性随机变量的分布特征的；而现实中许多现象都服从正态分布但确实离散数据。 比如：人的身高近似服从正态分布，比如均值是1,7米， 那我可以说在一个学生班里随机抽一个学生测量其身高，这个学生身高1.7的可能性最高,，对吗？ |
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2楼2013-12-18 17:21:18
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【答案】应助回帖
| 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a看成随机变量，有个先验分布。比如你去称自己的体重u，你的体重是未知常数，得到的称重重量X是一个随机变量X，服从正态分布N(u,a)，但在bayesian统计中，把u看成随机变量，根据自己的经验，知道u有个范围（比如通常不可能大于300公斤），比如觉得u在70公斤的可能性最大等等 ，这样就可以用一个分布来描述u，表示你对自己体重u的估计，这个分布就是先验分布，然后再根据你称重得到的重量，判断或修正你原来关于自己体重的经验分布是否正确。 |
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