統計學中的貝葉斯推理是什么？何時以及如何使用貝葉斯推理？

我從來沒有真正欣賞過拋硬幣或擊球平均的例子，因為很難將其轉化為業務問題。根據我的經驗，在媒體組合建模中使用貝葉斯方法與頻率主義者相比，使用貝葉斯方法的優勢在于，如果使用 OLS 對不同的媒體類型進行建模，則可能會獲得對媒體變量為負的 beta。想想媒體活動的負系數，這通常是沒有意義的。為什么在電視上觀看廣告與較低的購買量相關？因此，這就是貝葉斯方法的優勢有望變得明顯的時候。在MCMC采樣之前，我們可以將每個媒體變量的先驗設置為非負數，并相應地模擬模型的beta分布。