To get an approach to statistics wi

To get an approach to statistics without the untenable assumption that the observed data have been generated by a 'true' distribution, a yardstick of the performance of a model P as a distribution is taken as the probability or density P(x) it assigns to the data. Equivalently, it can be taken as log1/P(x) , which has the interpretation of a code length as the number of bits when x is encoded as a binary string. Of two models P and Q , according to the Maximum Likelihood principle, the former is better if P(x)>Q(x) or log1/P(x)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การได้รับวิธีการสถิติโดยอัสสัม untenable การที่จะสังเกตมีการสร้างข้อมูล โดยแจก 'จริง' yardstick ของประสิทธิภาพของรูปแบบ P เป็นการกระจายจะถูกใช้เป็นความน่าเป็นหรือความหนาแน่น P(x) กำหนดให้ข้อมูล Equivalently มันสามารถจะใช้เป็น log1/P(x) ซึ่งมีการตีความของความยาวของรหัสเป็นจำนวนบิตเมื่อ x จะถูกเข้ารหัสเป็นสายอักขระแบบไบนารี สองรุ่น P และ Q ตามหลักความเป็นไปได้สูงสุด อดีตจะดีกว่าถ้า P(x) > Q(x) หรือ log1/P(x)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อให้ได้วิธีการที่สถิติโดยไม่ต้องสมมติฐานไม่สามารถป้องกันได้ว่าข้อมูลที่สังเกตได้รับการสร้างขึ้นโดยการกระจาย 'ความจริง' ปทัฏฐานของประสิทธิภาพการทำงานของรูปแบบ P เป็นกระจายจะมาเป็นความน่าจะเป็นหรือความหนาแน่นของ P (x) ก็กำหนดให้ ข้อมูล เท่าที่จะสามารถนำมาเป็น log1 / P (x) ซึ่งมีความหมายของความยาวรหัสเป็นจำนวนบิตเมื่อ x มีการเข้ารหัสเป็นสตริงไบนารี ของสองรุ่น p และ q ตามหลักการโอกาสสูงสุดในอดีตจะดีกว่าถ้า P (x)> Q (x) หรือ log1 / P (x)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อให้ได้วิธีการสถิติ โดยสมมติฐานว่าข้อมูลไม่ได้ถูกสร้างโดยการแจกจ่าย ' ความจริง ' , ขอบเขตของการทำงานของรุ่น P เป็นกระจายเอาความน่าจะเป็นหรือความหนาแน่นของ p ( x ) กำหนดให้ข้อมูล ก้อง มันสามารถถ่ายเป็น log1 / p ( x )ซึ่งมีการตีความรหัสความยาวของจำนวนบิตเมื่อ x คือเข้ารหัสเป็นสตริงที่ไบนารี สองรุ่น P และ Q ตามหลักความน่าจะเป็นสูงสุด ก่อนดีกว่า ถ้า P ( x ) Q ( x ) หรือ log1 / p ( x ) < log1 / Q ( x ) ดังนั้น ไม่มีรุ่น ' จริง ' หรือ ' ปลอม ' พวกเขาก็มีการทำงานแตกต่างกันองศาของความดีงาม ซึ่งยิ่งสามารถประเมิน