bayes貝葉斯(存儲版)
【正文】 ： ? ? 數(shù)據(jù)的不可設(shè)計性與經(jīng)驗的不能窮盡性？ ? 取樣本 x1…x n，求聯(lián)合分布密度 ? p(x1,x2,..xn 。后驗分布的表示其中，的置信區(qū)間為：的pp ???????? )?(12/12/ ??例子 ： 兩點分布 ? X1…X n服從兩點分布，概率 ?， ? 則 服從二項分布 ? 求 ?的估計 ? 設(shè)先驗分布是 beta(a,b) ? 求得后驗分布： ? 求得 E(?|r)=(a+r)/(a+b+n) ? ? 不用貝葉斯方法 ? 規(guī)避了先驗概率的決定 ? 對兩個假設(shè)區(qū)別對待，一個成為原假設(shè) H0(null hypotheses)，另一個成為備擇假設(shè)H1(alternative hypotheses) ? 由此導(dǎo)致在有些場合下選擇原假設(shè)的困難 ? NeymanPearson引理 (lemma) ? 方差已知的正態(tài) 置信區(qū)間和假設(shè)檢驗的對偶關(guān)系：引理置信區(qū)間和假設(shè)檢驗的對偶關(guān)系：引理 B ? 廣義似然比檢驗： 方差未知正態(tài)總體的均值檢驗多項分布的廣義似然比檢驗 Pearson卡方統(tǒng)計量和似然比 HandyWeinberg均衡 ? 在參數(shù)估計的例子中引入了 HandyWeinberg均衡 Bacterial Clump泊松散布度檢驗 (dispersion test)泊松散布度檢驗(dispersion test)泊松散布度檢驗
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