发帖数: 1 | 1 “概率”一词，已无孔不入地侵入现代人生活的方方面面，装NB也好、扮SB也罢，就像
当年有人喜欢把U盘挂在胸前乱晃，把似懂非懂的“概率”挂在嘴边已成一种时尚。
人生，不过是一场确定性死亡的概率游戏？
这个清明节出了点意外，这么说吧，那一刻有很大的概率要与科学网永远了，上帝保佑
！清明思故人，大学同窗可舟兄生前曾感叹：“上帝开了我个天大的玩笑！”，大名鼎
鼎的霍金有个中国学生叫吴忠超（霍金科普著作的中译本，几乎都是他的杰作），可舟
兄在美国与吴忠超做了N年面对面邻居，M年后，却不幸得了与霍金一模一样的病，以概
率的语言，这算中头彩吧？
前些日子，死气沉沉的科学网好似恢复了一丁点人气，XX帮与YXX帮因张天蓉博主的博
文《概率论悖论》而纠缠厮杀，双方火拼的根本原因是《概率论悖论》中的贝叶斯概率
例子：
王宏去医院作验血实验，检查他患上了X疾病的可能性，其结果居然为阳性，把他吓了
一大跳，赶忙到网上查询。网上的资料说，实验总是有误差的，这种实验有“百分之一
的假阳性率和百分之一的假阴性率”。这句话的意思是说，在得病的人中做实验，有1%
的人是假阳性，99％的人是真阳性。而在未得病的人中做实验，... 阅读全帖 |
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z*****4
发帖数: 45 | 2 我试图将数据拟合到一个模型中: Signal = a*exp(-R1*t)+b*exp(-R2*t).要拟合的参
数是R1，R2，a和b。 R1和R2更重要。有12个数据点: 12个t,对应12个Signal。我想用
贝叶斯概率理论来求R1，R2，a和b。 我在看贝叶斯分析的逻辑回归模型: https://www
.mathworks.com/help/stats/examples/bayesian-analysis-for-a-logistic-
regression-model.html。 但是，我还没想出如何写the prior distribution, the
posterior distribution, or maximum likelihood for my question。 这个网页也可
能是相关的: https://www.mathworks.com/help/stats/examples/curve-fitting-and-
distribution-fitting.html。
有人可以教我贝叶斯方法的实现数据拟合么，或是分享Matlab code实现贝叶斯方法... 阅读全帖 |
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z*****4
发帖数: 45 | 3 借贵宝地请教：
我试图将数据拟合到一个模型中: Signal = a*exp(-R1*t)+b*exp(-R2*t).要拟合的参
数是R1，R2，a和b。 R1和R2更重要。有12个数据点: 12个t,对应12个Signal。我想用
贝叶斯概率理论来求R1，R2，a和b。 我在看贝叶斯分析的逻辑回归模型: https://www
.mathworks.com/help/stats/examples/bayesian-analysis-for-a-logistic-
regression-model.html。 但是，我还没想出如何写the prior distribution, the
posterior distribution, or maximum likelihood for my question。 这个网页也可
能是相关的: https://www.mathworks.com/help/stats/examples/curve-fitting-and-
distribution-fitting.html。
有人可以教我贝叶斯方法的实现数据拟合么，或是分享Matlab cod... 阅读全帖 |
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T*******I
发帖数: 5138 | 4 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: TNEGIETNI (lovewisdom), 信区: Statistics
标 题: 一位无知的贝叶斯统计专家的荒谬
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Feb 9 14:12:54 2011, 美东)
一位网名为“没想法”的人在阎润涛关于朗朗白宫演出事件的博客文章中发表评论
如下：
“其实，郎郎在白宫演奏一事的这个“罗生门”，用贝氏统计学方法就可以推出最大
可能性：
对于“我的祖国”的音乐涵义，这里有四种组合：（这里排除中国政府，因为他们
肯定懂，不然，google上的搜索词不会有这么多缺失。）
假设美国政府里面有25%人知道，朗朗知道的可能性为50%。
1）白宫知道，朗朗知道；0.25*0.5=0.125
2）白宫不知道，朗朗知道；0.75*0.5=0.375
3）白宫知道，朗朗不知道；0.25*0.5=0.125
4）白宫不知道，郎郎不知道；0.75*0.5=0.375
取几率最大的两种可能：分别是2和4，白宫和朗朗选择4，外界评论普遍选择2。里... 阅读全帖 |
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q****8
发帖数: 3281 | 5 来点干货，用概率论来推测老张犯案的可能性。
有人声称：“都判25年了，还没性侵吗？” 还有人说：“法官，律师，陪审团，那么
多人还没你一个人聪明？”一些大妈大叔太感情用事，代入感太强。我不能说他们中没
人是经过理性分析，觉得老张真的性侵的可能性大，但大多数人是看到判了25年，而且
美国法律流程完善，所以认定老张性侵属实。也就是说，你们根据老张被判有罪这一事
实，来推论老张性侵属实。
现在用贝叶斯定理来解释一下，让大妈大叔看看这个逻辑是多么可笑。贝叶斯定理是大
多概率统计书里第一章的内容，有些放在第二第三章，不信或不懂我说的可以去参考教
科书。
事件A：老张性侵属实
事件B：老张被判有罪
事件B是已知发生事件，现在要考虑P(A|B),也就是基于老张被判25年的事实，问老张性
侵属实的概率是多少。
P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B)
P(B|A)：
这是基于老张性侵属实的事实，问老张被判有罪的概率是多少？性侵案件属实的话通常
会留下DNA等铁证，如果没有铁证，通常会有辅佐证据，以及合理的被害人论述，外加
陪审团同情小女孩的因素，这个概率会是很高，我给个95%。
-------... 阅读全帖 |
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j****i
发帖数: 68152 | 6 来点干货，用概率论来推测老张犯案的可能性。
有人声称：“都判25年了，还没性侵吗？” 还有人说：“法官，律师，陪审团，那么
多人还没你一个人聪明？”一些大妈大叔太感情用事，代入感太强。我不能说他们中没
人是经过理性分析，觉得老张真的性侵的可能性大，但大多数人是看到判了25年，而且
美国法律流程完善，所以认定老张性侵属实。也就是说，你们根据老张被判有罪这一事
实，来推论老张性侵属实。
现在用贝叶斯定理来解释一下，让大妈大叔看看这个逻辑是多么可笑。贝叶斯定理是大
多概率统计书里第一章的内容，有些放在第二第三章，不信或不懂我说的可以去参考教
科书。
事件A：老张性侵属实
事件B：老张被判有罪
事件B是已知发生事件，现在要考虑P(A|B),也就是基于老张被判25年的事实，问老张性
侵属实的概率是多少。
P(A|B)= P(B|A)*P(A)/P(B)
P(B|A)：
这是基于老张性侵属实的事实，问老张被判有罪的概率是多少？性侵案件属实的话通常
会留下DNA等铁证，如果没有铁证，通常会有辅佐证据，以及合理的被害人论述，外加
陪审团同情小女孩的因素，这个概率会是很高，我给个95%。
-------... 阅读全帖 |
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B********4
发帖数: 7156 | 7 贝叶斯定理是为了解释一个新的知识（P(B)判有罪）出来以后，对之前的先验概率（
P(A)老张犯罪了）应该怎样修正。
修正因子P(B|A)/P(B)也有時被稱作標准相似度（standardised likelihood），贝叶斯
定理可表述為：
后驗概率 = 標准相似度*先驗概率
基于我们都同意这样一个假设：美国冤案率还没超过50%。所以这个修正肯定是会在P(A
)基础上提高。所以P(A)（在不知道审判结果的情况下老张犯罪概率）其实非常关键，
而这个其实就是争论最大的地方。 |
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发帖数: 1 | 8 最近看到关于贝叶斯定理：
“《决策与判断》书中举了这样一个调查案例：
假设有两个各装了100个球的箱子，甲箱子中有70个红球，30个绿球，乙箱子中有30个
红球，70个绿球。假设随机选择其中一个箱子，从中拿出一个球记下球色再放回原箱子
，如此重复12次，记录得到8次红球，4次绿球。问题来了，你认为被选择的箱子是甲箱
子的概率有多大？
调查结果显示，大部分人都低估了选择的是甲箱子的概率。
根据贝叶斯定理，正确答案是96.7%。
《决策与判断》第十二章中讲到人们都有保守主义情结，即使出现了新信息，也不愿意
根据新信息来更新先验概率。用前面解释里面的话说就是：新信息是 B 事件不断发生
，人们本应该根据这个信息去更新 A 事件发生的概率，但人们却更愿意固守之前估计
的 A 事件发生的概率。
”
它告诉我们：判断股票的涨跌，用多个迹象分析要比分析单一迹象要好得多。
https://www.youtube.com/watch?v=dCsoSXPcCZk |
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s***c
发帖数: 1926 | 9 贝志诚得到了贝叶斯(Bayesian)的算法真传，写个电子邮件的分类学习算法算个鸟。
这比Google的Page Rank算法早了几百年，也没多大的相关性。 |
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d****o
发帖数: 32610 | 10 美国照现在的路子，
贝叶斯迟早因为政治不正确被打入冷宫 |
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k**********4
发帖数: 16092 | 11 LZ的逻辑推理都是对的，只是贝叶斯定理允许根据主观臆测 assign probability 才造
成结果有争议 |
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f*******g
发帖数: 1290 | 12 LZ没有common sense 能怪到贝叶斯身上？你的逻辑前提如此荒谬，得出了更加荒谬的
结论，能叫逻辑推理无误？你在社区大学教书？ |
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m**i
发帖数: 9848 | 13 所以贝叶斯的文章先验很重要啊，先验不靠谱，文章分分钟被拒…… |
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T****t
发帖数: 11162 | 14 美国法律扯淡， 据说强奸犯验DNA后发现冤枉了不少。
楼主的贝叶斯更是扯淡。 自己乱设置一个前提概率，然后就开始拿个公式求解。 就和
射击的时候，把有画靶命中靶心的概率和拿着枪随机打的概率进行计算 |
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T****t
发帖数: 11162 | 15 谁关心你的贝叶斯。将军都关心老张是不是被冤了。
明天还可以写一篇，用量子理论来看老张性侵。
后天，爱因斯坦相对论来看老张是否性侵。
最后是从弗洛伊德的梦的解析来看女孩是否冤枉了老张 |
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B********4
发帖数: 7156 | 16 能用贝叶斯定理来推导后验概率，是因为已知先验概率。
P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)
P(B|A)是性侵了法院判有罪的概率. 你就是能接触所有文件，也不能知道是不是真性侵
。 要能知道，那岂不是100%无冤案？
P(A)是已知老张这个情况（但不知道判决结果）他真犯罪的概率。这个不就是本版争论
最大的概率吗？有人说不可能，概率是0.01，有人说非常可能，概率是0.99.
P(B)是历史上象老张这个情况，陪审团判有罪的概率。这个靠搜索记录是有可能查到的
，但谁有这个本事去调查？
楼主的先验概率都是自己瞎猜的，所以结果也就是和瞎猜一样，没有任何意义。我也可
以瞎猜一个
P(B|A)： 相信美国陪审团冤案不太高， 给0.8;
P(A): 这个是最难的。既然网友的观点对半分，给0.5;
P(B): 美国陪审团在证据比较弱的情况下判性侵有罪的概率。既然谁都不知道，公平起
见给0.5;
所以最后P(A)=0.8 张真性侵的概率为80%。 |
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d*b
发帖数: 4453 | 17 也不能这么说。贝叶斯定理是个经验概率，就是根据经验，对前提进行假设，然后计算
随机结果。对老张而言，把经验假定值，比方老张曾经帮人搬家了100次，但被投诉或
者发生了但没有投诉的对小孩的侵害设定为1/100，或者10/100对结果影响很大是事实
。 但是，这个经验值到现在为止是0，也就是说，老张搬家几十年或者十几年，没有一
个家庭或者当事人投诉老张干了同样的事。那么这个经验假定就很难确定。取1/100，
还是10/100都是经验判断，无法绝对错或者对。但如果从纯数学角度讲，没有就是没有
，取1/100已经够宽容了。
这是一个独特的分析方法，如果真拿到法庭上去，还真可以唬一下。应为关键是没有人
投诉过老张，前提的经验发生率是0！ |
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q****8
发帖数: 3281 | 18 这个不用贝叶斯，是排列组合。答案是100%，现实生活中，任选12人，都不是傻逼的概
率是亿万分之一，忽略不计。这个世界大多数是傻逼，否则早乱套了。 |
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发帖数: 1 | 19 通过民意调查并用贝叶斯分析估计，美国人中强无神论者比例占17%-35%，最大的可能
是26%。 |
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d*********i
发帖数: 628 | 21 面试的时候经常被问概率问题，有时慌了会想错。想找一个方法能保证不出错。
是不是任何算概率的问题，都能被转化为贝叶斯公式去做？ |
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f**********n
发帖数: 16889 | 22 你把简单问题搞复杂了
贝叶斯跟这个没关系
少? |
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g***c
发帖数: 11523 | 23 之前俺没想通这一层
尼玛美国这些贝叶油生产商现在已经失控了
往死里产油，卖油
原因很简单，不生产油，还不起债务，只能破产了
生产油，虽然成本65以上，但一桶油才亏20刀，
而且因为生产油，有抵押品，可以高息贷款，至少不会破产
而且油出的越多，成本越低，只要挺两三年，就成功了
这才是最近油田暴增，石油供给暴增的原因 |
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F******k
发帖数: 7375 | 24 跟风出个简单的可以心算的贝叶斯公式应用题吧
房间里有5个婴儿，2个男婴3个女婴。然后随机往房间里加了一个婴儿。然后随机从房
间里抱出一个婴儿，是男婴。请问前面加到房间里的婴儿是男婴的概率是多少？ |
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发帖数: 1 | 25 亲们，不好意思，受人所托咨询几个问题：
实务里面，贝叶斯学习在金融工程定价中使用普遍吗？？
技术方面，现在墙街需要做金融计量/统计的多，还是做定价的多？？
啊啊啊 实在不懂，就直接COPY人家的问题了，希望牛牛们帮助回答一下，轻拍哈～～
～ |
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y******e
发帖数: 5906 | 26 路过
纯感叹一下贝叶斯简直无所不能应用啊
太强大了 |
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l*********s
发帖数: 5409 | 28 netflix price 原始的贝叶斯随机矩阵分解解法：
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?
doi=10.1.1.127.6198&rep=rep1&type=pdf
我的问题是
1)如果没有适当的限制，因子分析的解不是唯一。 这个对MCMC有什么影响？比如，多模态? 边际分布
弥散？
2)要进行多维的预测，怎么做呢？后验密度函数给出预测分布的均值？模？ 如果是模，怎么求经验多元
分布的模？ |
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T*******I
发帖数: 5138 | 29 一位网名为“没想法”的人在阎润涛关于朗朗白宫演出事件的博客文章中发表评论
如下：
“其实，郎郎在白宫演奏一事的这个“罗生门”，用贝氏统计学方法就可以推出最大
可能性：
对于“我的祖国”的音乐涵义，这里有四种组合：（这里排除中国政府，因为他们
肯定懂，不然，google上的搜索词不会有这么多缺失。）
假设美国政府里面有25%人知道，朗朗知道的可能性为50%。
1）白宫知道，朗朗知道；0.25*0.5=0.125
2）白宫不知道，朗朗知道；0.75*0.5=0.375
3）白宫知道，朗朗不知道；0.25*0.5=0.125
4）白宫不知道，郎郎不知道；0.75*0.5=0.375
取几率最大的两种可能：分别是2和4，白宫和朗朗选择4，外界评论普遍选择2。里面的
原因只能大家自己体会。”
阎文及“没想法”的评论在此：
http://blog.wenxuecity.com/blogview.php?date=201102&postID=4585
这位卖弄贝叶斯技术的统计专家很可能根本不懂音乐，这才有了如此武断的先验... 阅读全帖 |
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t*******r
发帖数: 364 | 31 谁能帮忙解释一下： 贝叶斯树预测模型
名词解释即可 |
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g*****o
发帖数: 812 | 32 我猜是上层的结果会决定下层各分支的概率吧
我只知道贝叶斯网... |
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g*****o
发帖数: 812 | 33 我后来发现, 一维的例子里确实搞错了, 应该是得1的
但是我现在有个问题, 就是贝叶斯公式上面的分子我要求p(x1,x2,x3...xn|y)*p\(y)
即使x1...xn相互独立, 也不能把p(x1,x2,x3...xn|y)拆开吧 |
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B*********r
发帖数: 51 | 35 正文 章五十三 如夜之寒
梅克斯一窒，眼中几乎要喷出火来，然后一口气就堵在口，怎么都吐不出来！她很
想把这句话砸回到尼瑞斯脸上，再塞进他的嘴里，他把这无力之极的话吞回去。www.|
dyzww.|com|第|一|中|文|网|.com|可是梅克斯好歹是圣域强者，又是血脉高贵，怎么
都做不到无视铁一般的事实。就是梅克斯心里，也确实要承认尼瑞斯的容貌确实比自己
要强出一个等级。
可她岂是那种需要靠脸吃饭的人？
尼瑞斯的这一击异常狠辣，正好地击中了梅克斯的软肋，让她根本无法不失仪态地
反击，一腔怒火只能生生咽回肚子里。
金贝叶终于站了起来，将梅克斯拉回来，按在座位上，轻声在她耳边说：“为了帝
国。”
梅克斯双眼喷火，怒吼道：“可是你也听到了！他刚才说了什么！”
“为了帝国！”这一次金贝叶伯爵加重了语气，梅克斯哼了一声，不再反驳。
压服了梅克斯，金贝叶伯爵这才在尼瑞斯面前坐下。
尼瑞斯冷笑道：“这一次又为了什么？别告诉我也是为了帝国！”
金贝叶微笑着说：“四皇子，这次是为了你的命运。因为我认为，和陪无定陛下睡
觉相比，你一定... 阅读全帖 |
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f****0
发帖数: 835 | 36 对《韩寒代笔探讨：强质疑、弱质疑、和忽悠》一文意见的简要回复
尽管收到了很多回复和信件，但由于这篇文章本来就是写着玩的，所以不准备一一回复
了。写个公开的回复吧。
1.来信收到
有人指出，标题顿号用错了。谢谢:)
还有人说这篇貌似公允云云。我文章开头就写了，由于大家关心站队，为了防止大
家说我“公允，各打50大板”之类的废话，所以我对此事的判断在文章一开始就列出了
：从目前的证据看，韩寒长篇和竞赛作品代笔可能性非常小，善意推定的话，韩寒早期
作品和博客，也应该是他自己的作品。
尤其是说《三重门》是韩仁均代笔的，其荒谬程度就好像指证墨武的《武林高手在
校园》是金庸代笔的一样，装中立都显得很搞笑。大家是没看过《三重门》还是怎么着
？是不是以为是部巨作啊？完全不理解。这只是当年各种中学校园笑话段子、动漫、流
行歌曲横行的一本畅销书而已。上次的文章发出后，有人来信问我的文章里“卧石答春
绿”是什么意思？这是一个中学笑话段子，韩寒在《三重门》中用来讽刺读死书的人。
有人问“Wait and See”是什么意思，这是90年代初中期的热门动画片《兔子，等着瞧
》每集都有的片头... 阅读全帖 |
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n*****m
发帖数: 9872 | 37 “尊敬的奥尔良阁下，我们两大帝国的底线是，无论如何不能让军团要塞落入达克
索达斯人之手，这是对整个人族的背叛，直接放弃的行为是绝对不会被容忍的。”侯爵
微笑着回答，语气却是不容置疑的坚决。
这时在千年帝国使团内，一名幕僚在金贝叶伯爵耳边轻声说：“大人，米拉内斯在
利用您。”
年轻的伯爵却摆了摆手，沉默不语，看他并不在意的样子，好像没有把幕僚的提醒
放在心上，也不打算对侯爵使用“我们”这个词提出什么异议。但若真以为他可以随意
被人哄骗利用，那就是天真了。
米拉内斯侯爵显然不是天真的人，他摆出一副极高的姿态，就是打算利用两大帝国
联合起来的强势争取最大利益，而且清晰地暗示了争来的利益愿意公平分配。这对圣树
王朝和千年帝国而言明显是双赢的局面。
所以金贝叶伯爵安坐不动，坐看米拉内斯侯爵上窜下跳，然后再把侯爵拼命争取来
的利益分走一半。用拼命来形容米拉内斯，其实是再贴切不过，侯爵从被龙德施泰德扼
在手心中的时候起，就表现出了不惜一死的决心。这种决心在一场战争几率不高的谈判
中是比较少见的。
李察敏锐地觉察到了这点异常，他表情安然地坐在席中，听着米拉内斯和铁血大公
的往来言辞交锋，同时把侯爵和金... 阅读全帖 |
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o****m
发帖数: 244 | 38 在回阿克蒙德的路上，李察稍一计算，忽然发现各个豪门合计上缴了四百万的‘贺礼’
。而在以往历史上，新皇登位仪式往往十分隆重宏大，耗费过百万也属寻常。这样一进
一出，无定女皇不经意间就为皇室带来了五百万的收益。五百万说多不多，说少也绝对
不少了。或许无定陛下这样做，并不是完全为了怕麻烦。
下午，办事效率完全能够媲美皇室历任总管的浊流就带着十五名俊男美女进了皇宫
。十五人中包括十男五女，有人类、精灵、矮人、野蛮人等共计六个种族。其中有强壮
雄健，线条如钢的野蛮人，也有温婉可人的精灵少男少女。
这些俊男美女，就是浊流为无定陛下找来的第一批后宫。在一众侍女的帮助下，这
批人象即将走上屠宰场的牲畜一样，从里到外都被洗得干干净净，然后披上式样奇异诱
惑的衣服，被送入大殿。
大殿中烟雾缭绕，一侧的墙壁下，由上百人组成的庞大乐队正在有些癫狂地演奏着
，他们指尖挥出的是高亢疯狂的曲调，以正常的审美观来说，非但不够动听，反而显得
极为刺耳，就象无数怪兽凑在一起，发出歇斯底里的号叫。这种完全是噪音的东西，听
在服从了混乱法则的浊流耳中，却是如仙乐般心旷神怡。
大殿四个角落里，摆放着四座红铜香炉，每座香炉旁都有... 阅读全帖 |
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L******s
发帖数: 2349 | 39 贝叶举着剑看龙会不会再上来，忽见两条小龙向她扑过来，她举剑挥去，两条下龙的头
都落进海里。小龙的身子立即变成两个无头的孩子，站在水面上，四只小手向她伸着，
“妈妈！妈妈！”声音是从肚脐发出来的。贝叶愣住了，半天才喊出来：“我的儿子！
我的女儿！”
贝叶随手在波浪中砍了一个鱼头，一个虾头，扔给她的孩子，孩子有了头，各自从
鱼嘴和虾嘴里叫着妈妈。贝叶从木棒的一端摘下一片叶子，抛向海面，叶子转眼变成小
船，她拉着孩子纵身跃上。叶飘如飞，直奔岸上。风吹着她头上的火焰，像一面血红的
帆。
走到山脚下，听见有人在说话：“十年前，贝叶就从这里下海去了。”“我回来了
！”贝叶高兴地说。说话的人吓得大叫，转眼逃得不见影踪。贝叶看看孩子的鱼头和虾
头，看看自己头顶的火焰，“我不能回来了。”她抱着孩子，头上的火越烧越大，母子
三人成了一个火团。
通红的火团中，贝叶仍认真地向村庄看着，随即慢慢地闭上眼睛。惊恐过后，村人
走出村来下田下海，一切是这样平静，好像这里从没有过异常的事。只在路旁，有一堆
新烧的灰烬，在朝阳下闪闪发亮。 |
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C****e
发帖数: 12294 | 40 谢谢。
不过还远不是工对。
我这部分尽管ZZ，WH那一段问她，呵呵。
也可以对成：
到北野*，捡贝叶**，贝叶遗北野，背***也贝叶
游西湖，提锡壶，锡壶掉西湖，惜乎锡壶
对联规矩满足了，意境却所剩无几了。而且在北野找到贝叶的机会，也很小。
*北野：地处天山北麓准噶尔盆地南缘的北野镇，距石河子市96公里，距312国道、乌奎
高速公路30公里。
**贝叶：贝叶是取自一种叫贝叶棕，又名贝多罗树（Corypha umbraculifera）植物的
叶片，经一套特殊的制作工艺制作而成，所刻写的经文用绳子穿成册，可保存数百年之
久。贝叶经最早出现在印度，后随佛教传入中国，在我国西藏，云南众多寺庙中保存了
大量贝叶经文。
***背：背时 |
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n**e
发帖数: 2026 | 41 请问你在这里说的电压是指给计算机供电的电源电压吗？好像不是吧。利用自己有一点
知识就想来愚弄他人，这种事还是不要做对你比较好。
另外你提到贝叶斯公式，利用多个地表参数综合分析预测地震，在概率问题上就是贝叶
斯公式的原理。我用“地震预测贝叶斯”查了一下贴在下面。你看不看不都没关系。希
望看到这个帖的让人们不要被你愚弄。
科学网博客-（4）临震预报的贝叶斯框架 - [ Translate this page ][打印]（4）临
震预报的贝叶斯框架 ... 他认为唐山地震的灾情惨烈和地震预报工作者的经验不应该
被遗忘。他们追踪的是什么前兆？其他误报的又是什么前兆？ ...
www.sciencenet.cn/m/Print.aspx?id=49186 - Cached
科学网-李小文的博客-临震预报的贝叶斯框架 - [ Translate this page ]但是在我们
能找到真正的确定性前兆之前，我相信概率论的加法定理、乘法定理、和贝叶斯定理，
应该是我们地震预报的基本思路。但这需要有人来积累经验知识。 ...
sciencenet.cn/m/user_content.aspx?ac=p |
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发帖数: 1 | 42 英国人小学版的数学教材开始全面学习中国的教材了，国民的算术能力普遍差，但是伟
大的数学家出于英国的有很多。
11 个回答
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中国古代的数学，其实就是算术学。算术学不能算作思维工具，虽然具有计算的工具属
性，但没有思维工具的属性。但是，数学的真正价值在于其作为思维工具应用于各种学
科领域之中。也就是说，真正的数学家是一种工具的发明者，而工具的意义就在于通用
性，思维工具的意义就在于思维上的通用性。可以解决很多问题，尤其是现实生产、生
活中的问题。要知道中国的老祖宗的《易经》，其目的也是发明一种预测工具，但是这
种预测工具的经验基础不错（阴与阳），但工具本身可靠性不好，以至于今天很多专家
说《易经》是巫术理论。这种工具可靠性不好的原因在于没有严密的思维方法，而是有
很多不严密的思维方法，如类比法。欧洲人的形式逻辑，源于古希腊系列思想家建立的
体系的传承。尤其是柏拉图建立的柏拉图学园，前后进千年，这么长时间的发展自然奠
定了欧洲人的思想认知体系，是以形式逻辑为主导的。不仅仅是英国出现了很多科学家
，后来的世界科学中心法国，更是出现了很多数学家，我们学高等数学时出现的很多名... 阅读全帖 |
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h*******y
发帖数: 304 | 43 对《韩寒代笔探讨：强质疑、弱质疑、和忽悠》一文意见的简要回复ZZ
破破的桥
尽管收到了很多回复和信件，但由于这篇文章本来就是写着玩的，所以不准备一一回复
了。写个公开的回复吧。
1.来信收到
有人指出，标题顿号用错了。谢谢:)
还有人说这篇貌似公允云云。我文章开头就写了，由于大家关心站队，为了防止大
家说我“公允，各打50大板”之类的废话，所以我对此事的判断在文章一开始就列出了
：从目前的证据看，韩寒长篇和竞赛作品代笔可能性非常小，善意推定的话，韩寒早期
作品和博客，也应该是他自己的作品。
尤其是说《三重门》是韩仁均代笔的，其荒谬程度就好像指证墨武的《武林高手在
校园》是金庸代笔的一样，装中立都显得很搞笑。大家是没看过《三重门》还是怎么着
？是不是以为是部巨作啊？完全不理解。这只是当年各种中学校园笑话段子、动漫、流
行歌曲横行的一本畅销书而已。上次的文章发出后，有人来信问我的文章里“卧石答春
绿”是什么意思？这是一个中学笑话段子，韩寒在《三重门》中用来讽刺读死书的人。
有人问“Wait and See”是什么意思，这是90年代初中期的热门动画片《兔子，等着瞧
》... 阅读全帖 |
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T*********s
发帖数: 17839 | 44 章二十一 划界之耻 上
然而，既然无定是当初可以力压菲利浦一头的强悍存在，那么就有可能丝毫不靠环境
的力量而在外域生存下来。就象强悍的人类强者在深渊和地域的环境中也能发挥力量一
样。如此一来，浮岛豪门们要面对的，有可能是一个在浮世德内力量也丝毫不受影响和
压制的无定殿下。
外域是个充满了变数的地方，混乱法则笼罩下的世界里，并不是说经过时间长、经
历的危机多，就必然会成就强者力量的晋升。除了屈服于法则外，唯一的途径就是得到
混乱之源的光顾，这个几率和守序世界里幸运女神的青睐是差不多的。
因此浮岛豪门们现在遇到的也是一个测不准的未来，他们或许即将面对一个略强些
的传奇强者，也有可能需要面对一个超级强者。谁也不知道，一个没有成为混乱法则仆
从的无定殿下，究竟强到什么程度。因为一个强大的传奇和一个超级强者放出来的威胁
份量是完全不同的。以无定殿下曾经展示出的战斗天赋，哪怕只是普通的传奇强者，也
会让人坐立不安。
综合各方面得到的信息，李察综于知道了这位无定殿下极端的暴戾嗜血，而且性格
似乎扭曲得很厉害。她又是整个大陆名动一时的战斗天才，当年刚刚进入传奇境界，就
让人感觉除了几大超级强者，恐怕已... 阅读全帖 |
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d******r
发帖数: 5008 | 45 阿弥托佛， 请原谅他的无知, 如果有什么过失， 请算到我身上吧。。。Yisu
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从科学史角度证伪《楞严经》
马忠庚
[南宁]学术论坛，2005年第2期
182-185页
【作者简介】马忠庚，聊城大学图书馆副研究馆员，山东大学宗教、科学与社会问题研
究所2002级博士研究生。（山东 聊城 252059）
【内容提要】《楞严经》这部非常普及、影响甚大的佛教经典，历来存在着真伪之争。
文章从科学史的角度，对经中涉及的有关物产、文献载体、物理学等几个方面存在的疑
点进行考察、论证，并得出其为伪经的结论。最后，对佛经的真伪问题发表了自己的观
点和看法。
【关 键 词】科学史|楞严经|真伪|论证
【参考文献】
[1]大藏经刊行会．大佛顶如来密因修证了义诸菩萨万行首楞严经
[A].大正新修大藏经：第19册[C].台北：新文丰出版股份有限公司，1998.
[2]辞海编辑委员会．辞海[Z].上海：上海辞书出版社，1999.
[3]大藏经刊行会．金光明经玄义拾遗记... 阅读全帖 |
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d******r
发帖数: 5008 | 46
闪～
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从科学史角度证伪《楞严经》
［ 作者: 马忠庚 来自：期刊原文 已阅：5300 时间：2006-8-22 录入：
tianqiuju
·期刊原文
从科学史角度证伪《楞严经》
马忠庚
[南宁]学术论坛，2005年第2期
182-185页
【作者简介】马忠庚，聊城大学图书馆副研究馆员，山东大学宗教、科学与社会问题研
究所2002级博士研究生。（山东 聊城 252059）
【内容提要】《楞严经》这部非常普及、影响甚大的佛教经典，历来存在着真伪之争。
文章从科学史的角度，对经中涉及的有关物产、文献载体、物理学等几个方面存在的疑
点进行考察、论证，并得出其为伪经的结论。最后，对佛经的真伪问题发表了自己的观
点和看法。
【关 键 词】科学史|楞严经|真伪|论证
【参考文献】
[1]大藏经刊行会．大佛顶如来密因修证了义诸菩萨万行首楞严经[A].大正新修大
藏经：第19册[C].台北：新文丰出版股份有限公司，1998.
[2]辞海编辑委员会．辞海[Z].上海：上海辞书出版社，1999.
[3]大藏经刊行会．金光明经玄义拾遗记[A]．大正新修... 阅读全帖 |
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y***n
发帖数: 309 | 47 呵呵，我不同意你的观点。
先申明我也是Bayesian(or Empirical Bayesian).
频率学派与贝叶斯学派的区别主要是是否允许先验概率分布的使用。
频率学派并不把所有参数看作普通变量（我想应该是known or unknown fixed
variable,姑且用你的名词），比如hierarchical model和random effect model。
而贝叶斯学派在先验分布中也有普通变量,比如hyperprior parameter。
你对无偏估计的论断我也不同意，因为你的定义本身不合理。如果t是随机变量，
你可以用E[T|t]=t,或者在由边际分布得到E[T]=m，一个独立于t的量。
贝叶斯的好处在于贝叶斯的推断问题相对简单，点估计，区间估计和假设检验
全部可以由后验分布得到，尤其是计算机技术的发展和MCMC方法的出现使得
非共轭后验分布的使用和计算成为可能。而且它的理论架构天然符合人渐进
的认识规律。我今天早上刚好还想到可以用“时时勤拂拭，莫使惹尘埃”来
形容贝叶斯学派，恰不恰当大家看看。
但是贝叶斯(Full Bayesian)的问题在于，无信息先验已经被 |
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T*********s
发帖数: 17839 | 48 形势很明显，铁血大公宁可牺牲掉熊彼德和约瑟夫家族的更多利益，也要把阿克蒙
德的核心领地完整地留在神圣同盟。
熊彼德已经不再是浮岛豪门，可是约瑟夫公爵就在这个会议厅内，面对铁血大公赤
/裸/裸的利益输送，公爵也只是苦笑了一下，丝毫没有抗议的意思。
阿克蒙德的核心人物是李察，一名大构装师，战力接近传奇的大魔导师，目前又处
于急速上升势头，相比之下，在与阿克蒙德战争中元气大伤的约瑟夫就被毫不留情地牺
牲了，以换取阿克蒙德不会被分割出去。至于约瑟夫的感受，此刻就不在考虑范围之内
。谈判之所以由铁血大公本人亲自主持进行，也就是为了在目前情况下，能够以整个铁
血家族的实力，保证不出现反对的声音。
至于公平，只有在实力这一维度上，才会有公平。
亚山是阿克蒙德的核心领地。一块领地被划入其它帝国后，转移的只是这块领地的
宗主龘权，而领主对领地的大部分权利都会保留。也就是说，一个侯爵的所有领地如果
从神圣同盟划入圣树王朝，那么他还是侯爵，拥有的还是那些领地。只是他交税、派兵
参战的对象由神圣同盟变为了圣树王朝。
在三大帝国中，几百年来随着边界线不断变迁，许多历史悠久的大家族在三大帝国
中都有相应领地。比如... 阅读全帖 |
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S**********u
发帖数: 1329 | 49 “一定为您带到。”金贝叶伯爵十分恭敬，就象面对一个真正的超级强者。这种让态度
让他的属下很不解，却也让无定长公主稍稍正眼看了看他。
长公主的目光随即从一群浮岛豪门家主脸上扫过，忽然哼了一声，说：“一群废物
！都让人欺负到家门口了，都不敢打上一架！这他/妈/的还叫男人？”
她的目光扫过李察，意外地停了停，然后摇头，晒道：“原来也是一个废物！”
李察瞳孔微缩，没有说话。
金贝叶伯爵回到座位坐定时，旁边一位在帝国内地位不下于他的年老侯爵轻声问：
“伯爵，这位无定长公主不是还没到超级强者的程度吗？为什么要让这么大的步？”
这句话已经有些责问的味道了。
“直觉。”伯爵回答。
老侯爵顿时一怔，几乎不敢相信自己的耳朵，再问了一遍：“你说什么，直觉？”
“就是直觉。”伯爵再次肯定。
“这！这么大的事怎么能够靠直觉？！真是胡闹，现在立刻把提案改回去！”老侯
爵气得胡子都要起来了。
金贝叶伯爵神态轻松地说：“想改分界线的话，你自己去提！我可不想死。我的命
可比你值钱多了！”
“你！……”老侯爵其实地位和伯爵相当，也出身豪门，因此已经气得说不出话来。
金贝叶伯爵指了指自己的头，轻松笑着说：“我有直觉，而你没... 阅读全帖 |
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