Я знаю определения и той, и другой. Частотная (Колмогоровская) вероятность это когда мы число благоприятных выпаданий делим на полное число всех возможных выпаданий, в пределе когда полное стремится к бесконечности.
Байесовская интерпретация вероятности оценивает степень правдободобия гипотезы.
Вот пример. Гипотеза: я попаду баскетбольным мячом в корзину из трехочковой зоны. По Байесу, изначально хер его знает, попаду я или нет, наобум возьмем вероятность 50 на 50. Начинаю бросать. Первый бросок - промах, степень уверенности понизилась. Насколько? Еще три раза бросил - промах, степень уверенности в истинности гипотезы стала очень низкой. Но какой именно? На пятом броске я попал. Значит ли это что по Байесу вероятность попадания 1/5? А по Колмогорову мы вообще ничего не можем сказать, потому что выборка в 5 бросков мяча очень маленькая?
Поясните различия и противоречия двух интерпретаций на простом и понятном примере.
>ВНИМАНИЕ! Если ты школьник\студент или просто первый раз зашел на доску, НЕ СОЗДАВАЙ НОВЫЙ ТРЕД, а задай вопрос в прикрепленном треде "математика для начинающих".
Ну вы слепые все что ли?
Я не школьник, и не студент и не впервые зашел на эту доску. Так что меня это правило не касается.
>Чем отличается байесовская интерпретация вероятности от статистической (частотной)? Две различных интерпретации вероятности.
Это не интерпретация вероятности, а статистический подход как сделать предсказание по накопленным данным. Байесовский подход, если по-простому, более сильно реагирует на неравномерность в данных и потому предлагает менее категоричные предсказания.
>Значит ли это что по Байесу вероятность попадания 1/5?
Нет, будет 2/7. 1/5 по максимальному правдоподобию будет.