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《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
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
#
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
贝叶斯统计的期末考试试题设是一批产品的不合格品率从中任取8个产品进行检验发现3个是不合格品 求的后验分布(10)验证Poisson分布的均值的共轭先验是Gamma分布(15)设随机变量X服从几何分布即其中参数的先验分布为均匀分布U(01).若只对X做三次观察观察值为235试在平方损失函数下求的Bayes估计并求其后验方差4.(15)设X服从试使用Fisher信息量决定其Jeffreys先验
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
贝叶斯理论1.贝叶斯法则机器学习的任务:在给定训练数据D时确定假设空间H中的最佳假设 最佳假设:一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法基于假设的先验概率给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身2.先验概率和后验概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率P(h)被称为h的先验概率先验概率反映
贝叶斯网络一贝叶斯网络贝叶斯网络是用来表示变量之间概率依赖关系的图形模型它描述的是一组随机变量所遵从的联合概率分布并通过一组条件概率来指定一组条件独立性假设贝叶斯网络可以表示为它由两部分组成:网络结构图G:是一个有向无环图DAG图中的所有节点分别对应随机变量有向边表示变量间的直接依赖关系体现了领域知识定性方面的特征在有向无环图G中给定的父结点每个独立于它的非后继结点局部概率分布:是与每个变量
基于贝叶斯网络的建设项目质量风险因素分析─以京沪高速铁路建设项目为例周国华彭波(西南交通大学 经济管理学院四川 成都610031)Studying Quality Risk of Large Construction Project Based on Bayesian Belief Network——A Case Study of Beijing-Shanghai High-Speed Railw
违法有害信息,请在下方选择原因提交举报