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正态分布后验分布计算
贝叶斯公式
计算后验分布
、共轭分布
答:
后验分布: 通过贝叶斯公式,结合先验分布和似然函数得出的参数更新后的概率分布
。2. 计算案例实战演示如何计算:离散变量: 如产品不合格率案例,先验分布为二项分布,通过观察抽取数据的分布计算后验。连续变量: 如正态分布的参数,先验分布如何影响后验分布,如逆伽马分布的共轭性。3. 共轭分布的魔力共轭...
常见指数分布族参数的共轭先
验分布
推导
答:
正态分布
</ 正态分布 N(x; μ, σ²) 的均值μ,其共轭先验同样来自正态分布。先验分布 N(m, s²) 影响着μ的探索,当样本 x~N(μ, σ²) 时,
后验分布
为我们提供了μ的新视角...σ²的共轭先验则为倒伽马分布 IGa(n/2+α, β+n·Var(x)/2),展现出参数...
一道
概率
题
视频时间 2:20
数据分析之数据
分布
答:
二、连续型分布 (一)均匀分布 均匀分布所有可能结果n个数的发生
概率
是相等的,均匀分布变量X的概率密度函数([概率密度函数]概念是针对连续分布的,求积分即发生概率)为:(二)
正态分布
正态分布的特征:1.分布的平均值、中位数和众数一致;2.分布曲线是钟形的,关于线x=μ对称;3.曲线...
贝叶斯分析基础——可信度、模型和参数
答:
下图展示了参数 的
后验分布
,注意下图展示的并不是实验数据的分布,而是参数的分布。可以看出,可信度最高的斜率参数大约为4.1。下图同样展示了估计的参数值的不确定性,一种描述不确定性的方法是
计算
置信度最高的、包含分布95%的参数值的跨度,即下图中的黑色横线所表示的区间。这个区间称为最大密度区间( highest ...
概率
论+抽样
分布
答:
卡方分布:n个相互独立的标准
正态分布
统计量相加,自由度为n t分布:自由度为n的卡方分布/根号下(标准正态分布/n),自由度为n F分布:两个卡方分布各自除以自由度后再相除 简单随机抽样:直接从总体按随机的原则抽容量为n的样本 分层抽样:首先将总体单位按某一个标志分层;然后在各层按随机抽样的...
正态分布
的物理世界与超几何分布的精神世界
答:
概率
则说:一枚公平的硬币,每一次抛出,正面朝上的概率都是1/2。 换言之,概率论是先验的(a priori),统计学是
后验
的(a posteriori)。 顺道一提,联系两者的东西就是贝叶斯定理(Bayes' theorem)。 无论现实世界究竟如何,人类对于物理世界的描述经常是
正态分布
的。 当我们估测一段距离的时候,譬如用精确到厘米的刻...
贝叶斯分类中假定2类的类条件
分布概率
是
正态分布
怎么求先
验概率
_百度知 ...
答:
用matlab求
态
布
概率
函数normpdf使用格式 Y = normpdf(X,mu,sigma)mu——均值μ sigma——标准偏差σ 例:>> Y = normpdf(1.5,0.5,1)Y = 0.24197
多个不相同的一般的
正态分布
怎么合并成一个新的且具有代表性?_百度...
答:
具体来说,首先,可以为每个
正态分布
赋予一个先验权重。这些先验权重可以用来反映每个正态分布在整个数据集中的相对重要性。然后,对于每个正态分布,可以计算它对数据集的似然度。这些似然度可以用来反映每个正态分布对数据集的适应程度。最后,对于每个正态分布的先验权重和似然度,可以
计算后验
权重。这些...
朴素贝叶斯以及三种常见模型推导
答:
朴素贝叶斯算法分类时,对给定输入x,通过学习到的模型
计算后验概率分布
,将后验概率最大的类作为输入x的类输出.后验概率根据贝叶斯定理计算: 上面的公式是后验概率分布中的一项,由于对于相同输入x下不同类别的后验概率的分母都相同,而最终的类输出是后验概率分布中概率最大对应的类别,所以我们可以简化为只比较分子...
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