抛掷一枚硬币假设出现正面的概率为P出现反面的概率为1-P参数P是未知的为了估计参数P的取值进行10次随机试验出现了3次正面7次反面根据现在获取的试验数据如何才能估计出参数P1【极大似然估计】极大似然估计的想法和统计物理中导出最概然分布想法是相同这个想法就是我们所看到的就是最可能发生的以这个想法为基础就能够建立极大似然估计的方法极大似然估计包括两个步骤第一步写出实验数据发生的概率概率表示中含有待估的
山东财政学院贝叶斯估计量§3.4 贝叶斯估计法 抛出一枚硬币硬币落地我现在不知道结果问是正面朝上还是反面朝上 A 正面朝上B 反面朝上C 正面朝上反面 朝上的概率各占12哪个答案时正确的经典统计学里面正确答案能是A或者B 而在贝叶斯统计学里面答案C是被允许的 一次实验的结果在经典统计学里面被叫做样本点是确定的所以C答案是不可能正确的那么为什么说在贝叶斯统计学里面第三个的答案的说法是正确
贝叶斯统计目录 TOC o 1-3 h z u HYPERLINK l _Toc278107775 贝叶斯统计简介 PAGEREF _Toc278107775 h 4 HYPERLINK l _Toc278107776 第一章 先验分布与后验分布 PAGEREF _Toc278107776 h 4 HYPERLINK l _T
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第一节 贝叶斯推断方法第二节 贝叶斯决策方法第十一章 贝叶斯估计第一节 贝叶斯推断方法一 统计推断中可用的三种信息 美籍波兰统计学家耐曼(E.L.Lehmann1894-1981) 高度概括了在统计推断中可用的三种
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级《贝叶斯统计学》 ——Introduction主讲教师:张贝贝推荐书籍《贝叶斯统计》茆诗松《贝叶斯统计推断》张尧庭《统计决策论与贝叶斯分析》吴喜之《现代贝叶斯统计学》吴喜之贝叶斯统计的历史发展历史悠久:Bayes Laplace 1812年Thomas Bayes(170
贝叶斯状态估计与粒子滤波视觉跟踪可视为状态估计问题[1654]即根据视觉目标在先前帧的状态信息估计其在当前帧的状态从而实现视觉跟踪状态估计一直都是自动控制通讯航空与航天等领域的经典研究主题之一[6970]贝叶斯状态估计是处理不确定性条件下状态估计问题的有力理论工具[212271]为了有效处理非高斯非线性状态估计问题二十世纪九十年代人们提出了粒子滤波[19-2271]粒子滤波是基于Monte
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级贝叶斯统计贝叶斯中的信息三种信息:总体信息可知r.v.的分布类型样本信息由此可推断未知参数的信息先验信息由历史经验得到的参数信息 有一定的主观性通常由专家给出经典统计与贝叶斯统计经典统计与贝叶斯统计的区别反映在三个方面: 参数的理解上 概率的理解上 先验信息的有无利用上对参数的理解例1 估计某特
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叶斯统计决策理论是指综合运用决策科学的基础理论和决策的各种科学方法对投资进行分析决策其应用决策科学的一般原理和决策分析的方法研究投资方案的比选问题从多方面考虑投资效果并进行科学的分析从而对投资方案作出决策涉及到投资效果的各种评价评价标准费用(效益分析)等问题投资决策效果的评价问题首要的是对投资效果的含义有正确理解并进行正确评价什么是贝叶斯统计 英国学者 .E8B49DE58FB6E696AF
1.后验分布的特点:未知参数的后验分布是集三种信息(总体样本和后验)于一身它包含了所有可供利用的信息故有关的参数估计和假设检验等统计推断都按一定方式从后验分布提取信息其提取方法与经典统计推断相比要简单明确得多对称分布 13表 不合格率 的二种贝叶斯估计的比较X=3的无条件概率为(利用全概率公式)表 Step1:对给定的k建立子程序解方程π(θx)=k得解θ1(k)和θ2(
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