Bài giảng 54: Prior, Likelihood, Posterior

[@TruongNguyen-tk7ml]

Các bài giảng của thầy thật sự vô cùng ý nghĩa, mang lại những kiến thức sâu sắc và độc đáo, xác suất khi nhìn theo trường phái triết học diễn tả chân thực về cách hiện tượng xảy ra và khả năng có thể lý giải của loài người, đó là sự kết hợp tuyệt vời giữa khoa học và triết học, nhờ có những bài giảng của thầy em mơi có thể lĩnh hội được những kiến thức này, em gửi tới thầy lời cám ơn chân thành, và lời chúc thầy nhiều sức khỏe.

[@nhunguyenthanh1640]

Đang mong đợi bài giảng tuyệt vời này của Giáo sư! Cảm ơn thầy về những đóng góp mang tính "chìa khoá" cho Nghiên cứu khoa học ở Việt Nam.

[@truonggianga2tk42]

Em cám ơn thầy ạ, em đọc về phương pháp Bayes bấy lâu mà hôm nay thầy giảng em mới vỡ lẽ ra được ạ. Em mong thầy ra thêm nhiều bài phân tích sau về trường phái Bayes ạ. Em chúc thầy thật nhiều sức khỏe ạ.

[@MrNobody1955]

Hôm nay em mới biết đến kênh của thày nhờ bài định lý Bayes. Quá hay thày ah . Em chúc thày luôn mạnh khỏe ah

[@thimyhanhluong2028]

Dạ, em cảm Thầy rất nhiều ạ. Với các slides bằng tiếng Anh sẽ giúp bọn em đọc tài liệu về statistics dễ dàng hơn. Em kính chúc Thầy luôn khỏe mạnh và vui vẻ, để bọn em được học hỏi từ Thầy nhiều hơn ạ.

[@thehoangbui6631]

Cảm ơn giáo sư. Hi vọng sẽ được nghe nhiều bài giảng hơn nữa từ GS

[@satthukhettieng]

30p của Thầy hơn hẳn cả kì học về xác suát thông kê ở đh. Xin cám ơn Thầy nhiều lắm

[@mindset5228]

lười học òi

[@popperpund2353]

Biết ơn thầy.

[@VuHongNam.MD.]

Tuyệt vời! Em cảm ơn Thầy rất nhiều ạ.

Cảm ơn Thầy rất nhiều.

[@thimyhanhluong2028]

Em có hai câu hỏi, kính mong Thầy bớt chút thời gian giải đáp ạ. (1) Về so sánh nhiều nhóm độc lập với biến liên tục, nếu dữ liệu có phân bố chuẩn thì phân tích khá dễ dàng bằng ANOVA và Tukey HSD cho phân tích hậu định. Trong trường hợp phân phối lệch chuẩn, có thể dùng non parametric test hoặc hoán chuyển dữ liệu sang phân phối chuẩn. Em gặp một trường hợp là nếu em dùng non parametric test thì số lượng cặp nhóm có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê thấp nhất, nếu cứ làm ANOVA và Tukey thì số cặp khác biệt nhiều hơn một chút và sau khi hoán chuyển số liệu thì số cặp khác biệt tăng lên đáng kể! Vậy em nên chọn test nào ạ? (2) Cũng về so sánh nhiều nhóm độc lập (em làm 12 nhóm) với biến liên tục, khi em tăng hoặc giảm số lượng nhóm, giá trị P trong phân phối hậu định cũng thay đổi theo và nhiều trường hợp từ có ý nghĩa thống kê trở thành không có ý nghĩa thống kê. Vì sao lại có hiện tượng này ạ? Em nên làm thế nào ạ? Hai hiện tượng trên em đã thử test trên SAS và R đều xảy ra tương tự. Em cảm ơn Thầy ạ.

[@vuvanhuan3898]

Cảm ơn Thầy về bài giảng ah. Thầy cho em hỏi về Bayes, em thấy có kết luận là xuất phát từ tiên nghiệm bất kỳ (prior), dữ liệu sẽ cập nhật lại niềm tin và sẽ hội tụ tới xác suất hậu nghiệm duy nhất (posterior) ah. Chúc Thầy nhiều sức khỏe và chờ đón các bài giảng tiếp theo của Thầy ah.

[@tapchoimaivang4339]

Em đang hóng bài này của Thầy, em đang nghiên cứu về thống kê Bayes ạ, nhưng có vài chỗ chưa hiểu lắm về prior, posterior, cubgx như khi chạy hồi quy Bayes thì cần quan tâm kiểm định gì không, em nghe nói chạy mcmc phải nhiều lần gì đó.

[@xuanhuynhphu2251]

Thưa giáo sư, trong trường hợp này thì N = 130, x = 2 thì mình có thể dùng công thức tính xác suất theo phân bố nhị phân. Trong trường hợp, em giả sử N = 100,000 và x = 3,402 (N và X quá lớn) thì mình sẽ xấp xỉ phân bố nhị phân về phân bố chuẩn để tính giá trị Likelihood đúng không ạ?

[@test-gw8og]

Dung roi ban, khi do phan bo chuan co mean= x, sd= sqrt[ x * ( 1 - x/N ) ]