【摘要】......淺談貝葉斯公式及其應(yīng)用摘要貝葉斯公式是概率論中很重要的公式,在概率論的計(jì)算中起到很重要的作用。本文通過(guò)對(duì)貝葉斯公式進(jìn)行分析研究,同時(shí)也探討貝葉斯公式在醫(yī)學(xué)、市場(chǎng)預(yù)測(cè)、信號(hào)估計(jì)、概率推理以及工廠產(chǎn)品檢查等方面的一些
2025-06-29 01:16
【摘要】概率論條件概率乘法公式全概率公式貝葉斯公式§條件概率與三個(gè)概率公式概率論一、條件概率對(duì)概率的討論總是相對(duì)于某個(gè)確定的條件而言的,但有時(shí)除了這個(gè)確定的條件以外,還會(huì)提出附加的條件,即已知某一事件B已經(jīng)發(fā)生,要求另一事件A發(fā)生的概率。例如,考慮有兩個(gè)孩子的家庭,假定男女出生率相同
2025-05-25 09:02
【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】設(shè)A,B為同一個(gè)隨機(jī)試驗(yàn)中的兩個(gè)隨機(jī)事件,且P(B)>0,則稱()()()PABPABPB?為在事件B發(fā)生的條件下,事件A發(fā)生的條件概率.?定義條件概率ConditionalProbabilityBA?SamplespaceReducedsamplespacegiv
2025-05-22 07:36
【摘要】第四節(jié)條件概率全概率公式一、條件概率乘法公式事件的相互獨(dú)立性1、條件概率的定義設(shè)A、B是兩個(gè)事件,且P(B)0,則稱為在事件B發(fā)生的條件下,事件A的條件概率。??1)()()|(BPABPBAP?
2025-05-08 03:05
【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,槍槍中靶,?問(wèn):此人槍法如何??某人打靶,打了500槍,槍槍中靶,?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
2024-08-08 08:52
【摘要】1緒論概率論是統(tǒng)計(jì)學(xué)在實(shí)際生活中應(yīng)用的理論基礎(chǔ),在實(shí)際生活、生產(chǎn)、工作中經(jīng)常會(huì)遇到各種各樣有關(guān)于概率計(jì)算問(wèn)題的模型或者事件,而往往有些實(shí)際事件的解決是十分復(fù)雜的,如果只是使用一般的概率計(jì)算方法是無(wú)法快捷甚至根本無(wú)法解決這些問(wèn)題,而全概率公式是概率論中的一個(gè)重要公式,它提供了計(jì)算復(fù)雜事件概率的一條有效途徑,使一個(gè)復(fù)雜事件的概率計(jì)算問(wèn)題化繁為簡(jiǎn),使用全概率公式解決問(wèn)題可以借助引入各種小前
2024-08-20 02:32
【摘要】概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)將一枚硬幣連拋兩次,則樣本空間是如果我們已經(jīng)知道試驗(yàn)結(jié)果中“至少出現(xiàn)了一次正面”,問(wèn)此時(shí){HH,HT,TH,TT}S?記{}{}HT,THA??一次正面一次反面,則1()2PA?()PA?
2024-08-20 07:31
【摘要】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)初步內(nèi)容提綱?何謂貝葉斯網(wǎng)絡(luò)??貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義?條件分布的有效表達(dá)?貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的精確推理?貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的近似推理?課后習(xí)題、編程實(shí)現(xiàn)及研讀論文何謂貝葉斯網(wǎng)絡(luò)?A.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的由來(lái)B.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定義C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的別名D.獨(dú)立和條件獨(dú)立E.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)示例
2024-10-10 09:50
【摘要】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(yàn)中會(huì)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(jì)定義(1)頻率即nnAfAn?)(在相同條件下
2025-05-10 02:28
【摘要】MCMC方法??一、貝葉斯統(tǒng)計(jì)的框架分析困難:后驗(yàn)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(yàn)分布先驗(yàn)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(jì)問(wèn)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
2025-01-28 09:54
【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。(
2025-05-16 01:38
【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
2025-05-12 18:19
【摘要】概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(gè)人中挑出n個(gè)人進(jìn)行排列的可能數(shù)。從m個(gè)人中挑出n個(gè)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(lái)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(lái)完成,則這件事可由m+n種方法來(lái)完成。乘法原理
2025-07-02 01:54
【摘要】(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(guò)3}={1,2,3}若已知出現(xiàn)的點(diǎn)數(shù)不超過(guò)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
2025-05-21 00:32