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非代码面试题
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3232BIC 与 Bayes 因子的区别为什么人们常说 BIC 是 Bayesian 模型比较的近似，而不是和 Bayes 因子完全一样的东西？统计中等essay未尝试面试订阅3233Frequentist 风险并不以先验为条件在先验下最小化 Bayes 风险，与在参数空间上统一最小化 frequentist 风险或 regret，关键概念差别是什么？统计中等essay未尝试面试订阅3234部分池化与分别拟合的区别为什么对许多相关资产使用层级 Bayesian 模型，往往会比“每个资产分别拟合再逐个检验”得到更稳定的估计？统计简单essay未尝试面试订阅3235预测区间与均值区间的区别为什么“下周计数的 Bayesian 后验预测区间”回答的问题，与“底层均值计数的 frequentist 置信区间”并不相同？统计简单essay未尝试面试订阅3236p 值能否和先验信念直接拼在一起？交易员说：“我原本就很有先验看法，而且 p 值做出来是 0.03，所以把两者揉在一起，就可以说这笔交易现在有 97% 的把握。” 为什么这并不是一个自洽的 frequentist 计算？统计简单essay未尝试面试订阅3237为什么后验均值会变而 MLE 不会某交易台只观察到了 4 次新的违约事件，研究的是一个很罕见的违约率。加入一个较强的历史 Beta 先验后，Bayesian 的后验均值明显低于样本比例；而 frequentist 的 MLE 却恰好等于样本比例。为什么这两个答案可以合理不同？它们各自是在什么条件下做推断？统计简单essay未尝试面试订阅3238经验贝叶斯为什么像站在中间地带为什么经验贝叶斯常常给人一种介于 Bayesian 与 frequentist 工作流之间的感觉？统计简单essay未尝试面试订阅3239大 p 值不等于原假设后验概率高为什么把“大 p 值”直接读成“原假设大概率为真”是危险的？统计简单essay未尝试面试订阅3240先验敏感性不总是缺陷为什么在高风险决策问题里，对先验做敏感性分析有时反而是一种优点，而不是缺陷？统计简单essay未尝试面试订阅6016连续失手后的后验命中率均值某信号的命中概率 p 的先验为 Beta (4,4)。在下一批数据中你记录到 3 次命中和 9 次未命中。通过对后验密度积分，p 的后验均值是多少？统计简单derivation未尝试免费6017十二局赢十局后的后验分布胜率 p 的先验为均匀分布 Beta (1,1)。随后你在 n=12 局中赢了 k=10 局。请写出 p 的确切后验分布并给出其众数。统计简单数值题未尝试免费6018稀有故障的后验均值强度故障按强度为 （每天）的泊松过程到达，先验为形状-率参数化的 Gamma (2,0.5)。在 3.5 天内观察到 7 次故障， 的后验均值是多少？统计中等derivation未尝试免费6019将先验观点与四个带噪报价融合潜在公允价值 \sim N(10,4)。你收集了 n=4 个独立报价，已知每个报价的方差 2=8，样本均值 x=12。求 的后验均值。统计中等derivation未尝试免费6020下一笔交易失败的预测概率成交概率 p 的先验为 Beta (2,1)。在观察到 3 次成交和 4 次未成交后，下一次尝试为未成交（失败）的后验预测概率是多少？统计中等derivation未尝试免费6022MAP 估计与后验均值的比较更新后，转化率 p 的后验为 Beta (8,4)。请给出 MAP（后验众数）估计与后验均值，并说明哪个更大。统计中等derivation未尝试免费