當期望值無法量化時的評斷方法
提到數學，一般直接想到用來量化評量或判斷，但
是在無法量化的情況下，是否有別的數學方法來協助
判斷?
例如很基礎的期望值。根據定義，某事件的期望值是
該事件影響的程度與其發生頻率(或機率)的乘積。
E = M*P;
E: 期望值, M: 影響的程度, P: 機率
當這影響程度和機率兩者都有可靠的量化數據時，該事
件的期望值之數值可被可靠地計算出來。但是，萬一該
兩者之任一無法得到可靠的量化數據，有否數學方法對
事件的期望"值"做系統性而可靠的評斷?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.136.56.12
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把 M 量化的最粗淺方式是指派重要性再給序數，比方 5 級制(5, 4, ..., 1)。
至於您所謂以貝氏法指定先驗機率，能否稍微舉個例子?
以事物的機率或發生頻率來講，記得是要有足夠量的樣本，才能適當估計母體的
(真正)機率或發生頻率。但是比方說我們才剛剛新設計出某個機器，這時候沒有
先前資料可供估計這機器生產產品的良率不是嗎?
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數學裡不是有圖論和拓樸還有邏輯分析? 另外，數學理論完全不處理從原始資料
轉換成有意義的數據資料的步驟? 記得數學也有定性分析和定量分析之分。
※ 編輯: saltlake (220.136.56.12), 02/11/2018 03:45:52
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