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贝叶斯后验分布怎么看
贝叶斯
公式计算
后验分布
、共轭分布
答:
1. 基本原理
贝叶斯
方法的核心公式是将先验知识与观测数据融合,计算出
后验分布
。首先,理解基本概念:先验分布: 研究者面对未知参数,根据理论或经验猜测的
概率分布
,如伯努利的二项分布,正态分布的参数。似然函数: 观测数据出现的条件概率,由具体观测变量的分布决定,如线性回归中的正态分布。全概率: 总...
什么是
贝叶斯分布
,贝叶斯分布的
后验分布
?
答:
一、先验分布。在进行
贝叶斯
统计推断之前,我们可以根据已知的先验知识或假定,建立一个
概率分布
,这个分布被称为先验分布。先验分布代表了我们在进行实验或者收集数据之前对参数的概率分布的了解程度。二、
后验分布
。在获得实验或观测数据之后,利用贝叶斯定理和先验分布计算得到的新的概率分布,叫做后验分布。...
...第16讲(
贝叶斯
点估计:先验信息,先验分布,
后验分布
)
答:
对于
后验分布
的计算,如果使用充分统计量,其结果与样本信息完全一致。这是因为充分统计量包含了参数的所有信息。例如,考虑一个工厂废品率的估计,我们利用二项分布的充分统计量,计算出期望型
贝叶斯
点估计,它考虑了先验信息的均匀分布假设。通过实例,我们可以看到,贝叶斯点估计能够捕捉到样本数量对估计结果...
后验分布
的基本定义
答:
根据样本 X 的分布Pθ及θ的先验分布π(θ),用概率论中求条件
概率分布
的方法,可算出在已知X=x的条件下,θ的条件分布 π(θ|x)。因为这个分布是在抽样以后才得到的,故称为
后验分布
。
贝叶斯
学派认为:这个分布综合了样本X及先验分布π(θ)所提供的有关的信息。抽样的全部目的,就在于完成由先验...
贝叶斯
基本概念
答:
后验定理:
后验概率
= (相似度 * 先验概率)/标淮化常量 将B看作新的样本的特征,A看作样本的可能结果(可能存在的类别),公式的意义就是B条件下出现A情况的概率。
贝叶斯
的思想 :从频率推测概率是一种正向思维,讲的是客观概率,而贝叶斯是一种主观判断,是根据已有条件推测事件发生的可能...
贝叶斯
风险的
后验
风险
答:
称某决策函数的损失函数相对于参数的
后验分布
的期望为此决策函数的后验风险。若某决策函数满足则称此决策函数为相应决策函数类中的后验Bayes决策。其中的后验分布由Bayes公式给出:
先验分布、
后验分布
、似然估计这几个概念是什么意思,它们之间的关系是什...
答:
最后,当我们观察老王多次出行的平均时间,不论交通方式如何,得到的是一个独立于原因的证据
分布
(或称证据),它反映了结果本身的
概率
特性。将这些概念以
贝叶斯
公式的形式总结,我们有:Observation(观测): 老王实际花费的时间 Parameter(参数): 交通方式或出行原因 Posterior(
后验
): 在看到结果后,对...
怎么
理解先验概率和
后验概率
答:
在
贝叶斯
统计推断中,不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的
概率分布
。例如,先验概率分布可能代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的概率分布。未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。
后验概率
是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个...
先验概率、
后验概率
、
贝叶斯
公式、 似然函数
答:
最大
后验概率
(MAP):最大后验估计是根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。与最大似然估计类似,但是最大的不同是,最大后验估计的融入了要估计量的先验分布在其中。故最大后验估计可以看作规则化的最大似然估计。 3、
贝叶斯
公式 贝叶斯公式,用来描述两个条件概率(后验概率)之间的关系,比如P(A|B)和P(B|...
贝叶斯
方法
答:
计算
后验分布
期望的传统数值计算方法是数值积分、拉普莱斯近似计算和蒙特卡洛(Monte Carlo)重要抽样。MCMC方法,即马尔可夫链——蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo)方法已经变成了非常流行的
贝叶斯
计算方法。一方面是由于它处理非常复杂问题的效率,另一方面是因为它的编程方法相对容易。在贝叶斯统计理论中,...
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