【總結(jié)】三、概率的定義概率是隨機(jī)事件發(fā)生可能性大小的度量事件發(fā)生的可能性越大,概率就越大!大小,也就是事件的概率.研究隨機(jī)現(xiàn)象,不僅關(guān)心試驗中會出現(xiàn)哪些事件,更重要的是想知道事件出現(xiàn)的可能性1.概率的統(tǒng)計定義(1)頻率即nnAfAn?)(在相同條件下
2025-05-01 02:28
【總結(jié)】MCMC方法??一、貝葉斯統(tǒng)計的框架分析困難:后驗分布是復(fù)雜的、高維的分布解決方法:馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法后驗分布先驗信息似然函數(shù)?目前,MCMC已經(jīng)成為一種處理復(fù)雜統(tǒng)計問題的特別流行的工具,尤其在經(jīng)常需要復(fù)雜的高維積分運(yùn)算的貝葉斯分析領(lǐng)域更是如此。在那里,高
2025-01-19 09:54
【總結(jié)】第五章貝葉斯決策?在前一章中,我們把人與自然界(或社會)的博弈問題歸納為決策問題,它包含三個要素:狀態(tài)集;行動集;損失函數(shù)。?至今為止,可供決策的信息有:先驗信息;試驗信息或抽樣信息,其中的關(guān)鍵就是要確定一個可觀察的隨機(jī)變量X,其概率分布中恰好把它當(dāng)作未知參數(shù)。?對上述兩種信息的使用情況,形成不同的決策問題。(
2025-05-07 01:38
【總結(jié)】§經(jīng)典線性計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計BayesianEstimation,BayesianEconometrics一、貝葉斯估計二、單方程計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計三、例題說明?在《EconometricAnalysis》(第3版)中:–Chapter6TheClassical
2025-05-03 18:19
【總結(jié)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計公式(全)2012-6-1第1章隨機(jī)事件及其概率(1)排列組合公式從m個人中挑出n個人進(jìn)行排列的可能數(shù)。從m個人中挑出n個人進(jìn)行組合的可能數(shù)。(2)加法和乘法原理加法原理(兩種方法均能完成此事):m+n某件事由兩種方法來完成,第一種方法可由m種方法完成,第二種方法可由n種方法來完成,則這件事可由m+n種方法來完成。乘法原理
2025-06-23 01:54
【總結(jié)】(ConditionalProbability)ABAB()B?()AB?()A??()n?拋擲一顆骰子,觀察出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)A={出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)是奇數(shù)}={1,3,5}B={出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)不超過3}={1,2,3}若已知出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)不超過3,求出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)是奇數(shù)的概率.即事件B已發(fā)生,求事
2025-05-09 00:32
【總結(jié)】概率論與數(shù)理統(tǒng)計第三講概率的運(yùn)算法則經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)第三節(jié)概率的運(yùn)算法則一、概率的加法公式二、條件概率三、概率的乘法公式0)(?APA有對任一個事件1)(,???P有對必然事件)()(,,1121??????iiiiAPAPAA??則是兩兩互不相
2025-08-05 10:55
【總結(jié)】貝葉斯估計BayesEstimation數(shù)理統(tǒng)計課題組例子:?某人打靶,打了5槍,槍槍中靶,?問:此人槍法如何??某人打靶,打了500槍,槍槍中靶,?問:此人槍法如何??經(jīng)典方法:極大似然估計:100%?但是:……幾個學(xué)派(1)?經(jīng)典學(xué)派:頻率學(xué)派,抽樣學(xué)派?帶頭
2025-07-21 12:43
【總結(jié)】4貝葉斯估計方法Bayes推理的提出Bayes推理的基本思想Bayes推理公式Bayes推理應(yīng)用實例基于Bayes推理的數(shù)據(jù)融合方法融合實例Bayes推理的缺點(diǎn)2Bayes推理的提出貝葉斯ThomasBayes英國數(shù)學(xué)家。1702年出生于倫敦,做過神
【總結(jié)】第一節(jié)貝葉斯推斷方法第二節(jié)貝葉斯決策方法第十一章貝葉斯估計第一節(jié)貝葉斯推斷方法一、統(tǒng)計推斷中可用的三種信息美籍波蘭統(tǒng)計學(xué)家耐曼(-1981)高度概括了在統(tǒng)計推斷中可用的三種信息:1.總體信息,即總體分布或所屬分布族給我們的信息。譬如“總體視察指數(shù)分布”或“總體是正態(tài)
2025-05-07 01:39
【總結(jié)】物聯(lián)網(wǎng)系數(shù)據(jù)處理與智能決策解迎剛物聯(lián)網(wǎng)系Tel:136911179392智慧知識信息數(shù)據(jù)智能決策數(shù)據(jù)處理物聯(lián)網(wǎng)感知為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、如何對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)處理的要求和方法物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動了
2025-01-12 13:31
【總結(jié)】模式識別徐蔚然北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院本節(jié)和前節(jié)的關(guān)系?上節(jié):基本概念?階段性的總結(jié)?本節(jié):概念具體化?結(jié)合一種比較典型的概率分布來進(jìn)一步基于最小錯誤貝葉斯決策分類器的種種情況本節(jié)重點(diǎn)?什么叫正態(tài)分布?高斯分布的表達(dá)式?如
2025-04-30 12:09
【總結(jié)】引言?隨機(jī)事件具有偶然性,在一次試驗中不可事先預(yù)知。在相同條件下重復(fù)進(jìn)行多次試驗,即會發(fā)現(xiàn)不同事件發(fā)生的可能性存在大小之分。事件A發(fā)生可能性大小的度量——概率P(A)概率是事件本身具有的屬性,是通過大量重復(fù)試驗展現(xiàn)出來的內(nèi)在特征。事件的頻率定義:在相同的條件下,進(jìn)行了n次試驗,在這
2025-08-09 15:37
【總結(jié)】§條件概率引例袋中有7只白球,3只紅球,白球中有4只木球,3只塑料球。紅球中有2只木球,1只塑料球.現(xiàn)從袋中任取1球,假設(shè)每個球被取到的可能性相同.若已知取到的球是白球,問它是木球的概率是多少?設(shè)A表示任取一球,取得白球;B表示
2025-01-27 00:53
【總結(jié)】1ArtificialIntelligence:BayesianNetworks2GraphicalModels?Ifnoassumptionofindependenceismade,thenanexponentialnumberofparametersmustbeestimatedforsoundprobabil
2025-07-24 21:55