理性论证公式，量化的反义词是什么

理论依据加实质上应用，另外，思考理解

量化在数字信号处理领域是指将信号的连续取值（或者非常多可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。

量化的反义词是泛化。

1、由详细的、很小一部分的扩大为大多数情况下的。

2、当某一反应与某种刺激形成条件联系后，这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系，这一过程称为泛化。

把感性的东西理性化，把理性的东西公式化，量化。那就是这里说的的定量分析。 定性是前提。公式化就是反面可以是形象化。量化的反义词有点难，你可以理解为整体化,全面化。好难!

试问感情又怎能证明呢?感情又不是理性的物体,又不是理性的物质,又不是理性的公式,凡感情者,感性衍生也!故此，说,假设可以证明，,那一定就不是感性的,而是理性的!感谢您给予我答题的机会!

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件可能性当中的关系，例如 P(A|B) 和 P(B|A)。根据乘法法则，可以马上导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可以变形为：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)。

贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可以明了。假设你看到一个人总是做一部分好事，则那个人多半会是一个好人。那就是说，当你不可以准确知悉一个事物的实质时，你可以依靠与事物特定实质有关的事件产生的多少去判断其实质属性的可能性。 用数学语言表达就是：支持某一个属性的事件出现得愈多，则该属性成立的概率就愈大。

贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是可能性统计中的应用所观察到的情况对相关可能性分布的主观判断（即先验可能性）进行修正的标准方式。

这里说的贝叶斯公式是指当分析样本大到接近整体数时，样本中事件出现的可能性将接近于整体中事件出现的可能性。但行为经济学家发现，大家在决策途中时常依然不会遵守贝叶斯规律，而是给予近出现的事件和新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近几天的事件。面对复杂而笼统的问题，大家时常走捷径，依据概率并不是按照可能性来决策。这样的对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。因为心理偏差的存在，投资者在决策判断时并不是绝对理性，会行为偏差，进一步影响资本市场上价格的变化。但长时间以来，因为缺少有力的替代工具，经济学家不可以不在分析中坚持贝叶斯法则。[1]

就用感性的热情和无厘头没规律的爱燃烧他，既然，有爱情，爱情本身就不全是理性，没有人喜欢规律式恋爱公式，没有人期待模式式的相处方法，怎么区别情人、朋友，那就是朋友可以陪你开大量玩笑，但是，情人会令你不可以再理智，有疯狂的嫉妒，有极端的偏激，还有可能有无休止的想念！

要了解对方的喜好，有事说事，不可以藏着掖着

不管理性不理性，情人总是偷偷摸摸，可以断就断，不可以就要分得好时间