貝葉斯統(tǒng)計(jì)ppt課件-wenkub.com
2025-01-16 09:54 本頁(yè)面
【正文】 B(x)反映了數(shù)據(jù) x支持 Θ 0的程度。 注：當(dāng) α0 (x)=α1(x)，不宜作判斷，尚需進(jìn)一步抽樣或進(jìn)一步收集先驗(yàn)信息。 ???? ???? ? 1)()( dxhxIP III ?? 21 ,?? )()( 21 xhxh ?? ?三 Bayes區(qū)間估計(jì) ? 當(dāng)后驗(yàn)密度是單峰、對(duì)稱時(shí)， (1α)HPD可信區(qū)間即等尾可信區(qū)間。 ? 這是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法與 Bayes統(tǒng)計(jì)方法的根本區(qū)別之一。 B?? ??),()( 21 nxxxx ???? ?? ???三 Bayes區(qū)間估計(jì) ? 經(jīng)典區(qū)間估計(jì) 參數(shù) θ是未知常數(shù)（ 非隨機(jī)變量 ），其置信度為 1α的區(qū)間估計(jì) [θL ,θU]滿足 理解為進(jìn)行了大量重復(fù)試驗(yàn)，隨機(jī)區(qū)間[θL ,θU ]包含 常數(shù) θ的概率為 1α （ θL ,Θu樣本 x的函數(shù)，是隨機(jī)變量）。 有 Bayes公式， θ的后驗(yàn)分布： ? 這個(gè)后驗(yàn)分布 h(θ| x )是進(jìn)行 θ 的 Bayes點(diǎn)估計(jì)的出發(fā)點(diǎn)。具有較差的性質(zhì)的鏈隨著迭代延遲的增加會(huì)表現(xiàn)出較慢的自相關(guān)衰弱。樣本路徑有時(shí)也稱為歷史圖。N ,401, ( )()p m i n( 1 , )()aa???????? ? ????????????假 設(shè) 數(shù) 據(jù) 是 （ 1 ） 的 1000 個(gè) 隨 機(jī) 數(shù) ；和 的 初 值 是 和 ， 用 隨 機(jī) 移 動(dòng) 的 正 態(tài) 分 布 作 為 建 議分 布 做 法 就 應(yīng) 該 是 ， =建 議 分 布 為 N( ， I) ， 再 由 它 生 成 一 個(gè) 隨 機(jī) 向 量 作 為， 然 后 看 接 受 概 率 設(shè) 先 驗(yàn) 為 均 勻 分 布 ， 設(shè)p(x,x )= （ x ， x ） ， 則三、 MCMC方法的收斂性診斷 ? 要多久鏈才可以不依賴于其初始值以及需要多久該鏈能完全挖掘目標(biāo)分布函數(shù)支撐的信息。 （ 3）增加 m,返回第（ 2）步。事實(shí)上，
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