【摘要】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(jì)第一節(jié)貝葉斯推斷方法一、統(tǒng)計(jì)推斷中可用的三種信息美籍波蘭統(tǒng)計(jì)學(xué)家耐曼(－1981)高度概括了在統(tǒng)計(jì)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
2025-03-02 15:16
【摘要】參數(shù)估計(jì)2/8/2023第1頁(yè)1、統(tǒng)計(jì)決策?一、統(tǒng)計(jì)決策的三個(gè)要素1樣本空間和分布族設(shè)總體X的分布函數(shù)為F(x。?),?是未知參數(shù)，若設(shè)X1,…,Xn是來(lái)自總體X的一個(gè)樣本，則樣本所有可能值組成的集合稱(chēng)為樣本空間，記為X參數(shù)估計(jì)2/8/2023第2頁(yè)2決策
2025-01-26 07:36
【摘要】 貝葉斯估計(jì)與貝葉斯學(xué)習(xí) 貝葉斯估計(jì)與貝葉斯學(xué)習(xí) 貝葉斯估計(jì)是概率密度估計(jì)的一種參數(shù)估計(jì)，它將參數(shù)估計(jì)看成隨機(jī)變量，它需要根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)及參數(shù)鮮艷概率對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。 一貝葉斯估計(jì)（1）貝葉斯估計(jì)...
2024-09-29 20:31
【摘要】§經(jīng)典線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計(jì)BayesianEstimation,BayesianEconometrics一、貝葉斯估計(jì)二、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計(jì)三、例題說(shuō)明?在《EconometricAnalysis》(第3版)中：–Chapter6TheClassical
2025-05-09 18:19
2025-02-21 01:22
【摘要】貝葉斯估計(jì)BayesEstimation數(shù)理統(tǒng)計(jì)課題組例子：?某人打靶，打了5槍?zhuān)瑯寴屩邪校?問(wèn)：此人槍法如何？?某人打靶，打了500槍?zhuān)瑯寴屩邪校?問(wèn)：此人槍法如何？?經(jīng)典方法：極大似然估計(jì)：100%?但是:……幾個(gè)學(xué)派（1）?經(jīng)典學(xué)派：頻率學(xué)派，抽樣學(xué)派?帶頭
2025-07-27 12:43
【摘要】4貝葉斯估計(jì)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(shí)例基于Bayes推理的數(shù)據(jù)融合方法融合實(shí)例Bayes推理的缺點(diǎn)2Bayes推理的提出貝葉斯ThomasBayes英國(guó)數(shù)學(xué)家。1702年出生于倫敦，做過(guò)神
2025-05-13 01:38
【摘要】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(jì)第一節(jié)貝葉斯推斷方法一、統(tǒng)計(jì)推斷中可用的三種信息美籍波蘭統(tǒng)計(jì)學(xué)家耐曼(－1981)高度概括了在統(tǒng)計(jì)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)
2025-05-13 01:39
【摘要】第五章貝葉斯決策?在前一章中，我們把人與自然界（或社會(huì)）的博弈問(wèn)題歸納為決策問(wèn)題，它包含三個(gè)要素：狀態(tài)集；行動(dòng)集；損失函數(shù)。?至今為止，可供決策的信息有：先驗(yàn)信息；試驗(yàn)信息或抽樣信息，其中的關(guān)鍵就是要確定一個(gè)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(duì)上述兩種信息的使用情況，形成不同的決策問(wèn)題。（
【摘要】現(xiàn)代信息決策方法2-5貝葉斯決策第三節(jié)風(fēng)險(xiǎn)型決策常用的風(fēng)險(xiǎn)型決策方法：（一）最大可能法（二）期望值決策（三）決策樹(shù)決策（四）貝葉斯決策（五）效用決策設(shè)不確定型決策問(wèn)題的狀態(tài)出現(xiàn)的概率為（或）連續(xù)時(shí)記為。
2025-03-04 22:15
【摘要】正態(tài)模型刻度參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)劉榮玄朱少平（井岡山學(xué)院數(shù)理學(xué)院江西吉安343009）摘要：依據(jù)經(jīng)驗(yàn)貝葉斯估計(jì)的思想，研究在平方損失函數(shù)下，正態(tài)模型單參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)貝葉斯（EB）估計(jì)問(wèn)題．先將理論貝葉斯估計(jì)用的邊際分布密度函數(shù)及該分布密度函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)表示出來(lái)，再利用過(guò)去樣本值和當(dāng)前值，采用密度函數(shù)的核估計(jì)方法構(gòu)造相應(yīng)的函數(shù)，代替理論貝葉斯估計(jì)中的函數(shù)，得到參數(shù)的經(jīng)
2024-08-17 17:37
【摘要】第二章貝葉斯決策理論§基于最小錯(cuò)誤率的貝葉斯判別法§基于貝葉斯公式的幾種判別規(guī)則§正態(tài)分布模式的統(tǒng)計(jì)決策§概率密度函數(shù)的估計(jì)§貝葉斯分類(lèi)器的錯(cuò)誤概率1第二章貝葉斯決策理論模式識(shí)別的分類(lèi)問(wèn)題就是根據(jù)待識(shí)客體的特征向量值及其它約束條件
2025-01-14 18:18
【摘要】貝葉斯分析BayeseanAnalysis§一、決策問(wèn)題的表格表示——損失矩陣對(duì)無(wú)觀察(No-data)問(wèn)題a=δ可用表格(損失矩陣)替代決策樹(shù)來(lái)描述決策問(wèn)題的后果(損失):……π()…π()…π()
2025-07-06 04:30
【摘要】第五章參數(shù)估計(jì)與非參數(shù)估計(jì)?參數(shù)估計(jì)與監(jiān)督學(xué)習(xí)?參數(shù)估計(jì)理論?非參數(shù)估計(jì)理論§5-1參數(shù)估計(jì)與監(jiān)督學(xué)習(xí)貝葉斯分類(lèi)器中只要知道先驗(yàn)概率，條件概率或后驗(yàn)概概率P(ωi),P(x/ωi),P(ωi/x)就可以設(shè)計(jì)分類(lèi)器了?，F(xiàn)在來(lái)研究如何用已知訓(xùn)練樣本的信息去估計(jì)P(ωi),P(x/ωi),P(
2024-08-14 13:14
【摘要】第五章參數(shù)估計(jì)?參數(shù)估計(jì)的一般問(wèn)題?一個(gè)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)第一節(jié)參數(shù)估計(jì)的一般問(wèn)題?估計(jì)量與估計(jì)值?抽樣估計(jì)/參數(shù)估計(jì)：用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)的特征值；?估計(jì)量：用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量的名稱(chēng)；?估計(jì)值：用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)是計(jì)算出來(lái)的估計(jì)量的具體數(shù)值。?點(diǎn)估計(jì)與區(qū)間估計(jì)?點(diǎn)估計(jì)：用樣本
2025-07-30 02:16
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