В чем разница между вероятностным и частотным подходом к оценке результатов?

Возможно, имелись в виду различия между частотным и байесовским подходами к пониманию вероятности и неопределённости. proglib.io

Частотный подход рассматривает вероятности объективно, как фиксированные, но неизвестные величины. proglib.io Вероятность определяется путём многократных испытаний. proglib.io Например, чтобы определить, является ли монета «честной», нужно подбросить её много раз и записать результаты. proglib.io После, скажем, 100 подбрасываний, можно вычислить вероятность выпадения орла и оценить точность этой вероятности (доверительный интервал). proglib.io

Байесовский подход рассматривает вероятности субъективно, как меру уверенности. proglib.io Позволяет включать предварительные знания в оценку вероятностей. proglib.io Например, если монета выглядит нечестной, можно предположить, что вероятность выпадения орла выше 0,5. proglib.io Затем, по мере того как подбрасывают монету и видят результаты, можно обновлять свои убеждения. proglib.io Вероятность рассматривается как случайная величина. proglib.io

Таким образом, разница между подходами заключается в том, что частотный подход фокусируется на наблюдаемых данных и их повторяемости, а байесовский подход позволяет учитывать предварительные убеждения и обновлять их на основе новой информации. www.analyticsvidhya.com proglib.io