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贝叶斯先验概率公式
贝叶斯
估计、最大似然估计、最大后
验概率
估计
答:
全
概率公式
是对复杂事件 的概率求解问题转化为了在不同情况下发生的简单事件的概率的求和问题。 由条件概率的乘法形式可得: 上面的式子称为
贝叶斯公式
,也叫做贝叶斯定理或贝叶斯法则。在贝叶斯定理中,每个名词都有约定俗成的名称: 因此贝叶斯公式可表示为:后验概率=似然函数
先验概率
/标准化常量=标准似然比 先验概率...
什么是
先验概率
和后验概率?
答:
1、
先验概率
是指在没有进行任何观察或实验之前,根据以往经验、领域知识或假设所得出的概率。它是一种主观判断或先前的信念,通常不受新数据的影响。先验概率可以用符号 P(A) 表示,其中 A 是一个事件或假设。2、后验概率是指在观察到新数据或信息之后,通过
贝叶斯
定理来更新概率。后验概率考虑了新...
请教一下什么是
先验概率
和后验概率?
答:
先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全
概率公式
,它往往作为由因求果问题中的因出现的概率。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...
请教一下什么是
先验概率
和后验概率?
答:
先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全
概率公式
,它往往作为由因求果问题中的因出现的概率。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...
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:
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,对原因
可能性
的更新估计 Prior(
先验
): 在观测前,对原因
概率
的初始信念 Likelihood(似然): 基于原因的观测结果发生的概率 Evidence(证据)...
概率
的几个事件的基本概念
答:
“点数之和为2”是一事件,它是由一个基本事件(1,1)组成,可用集合{(1,1)}表示,“点数之和为4”也是一事件,它由(1,3),(2,2),(3,1)3个基本事件组成,可用集合{(1,3),(3,1),(2,2)}表示。2、
可能
事件 如果把“点数之和为1”也看成事件,则它是一个不包含...
在计算条件
概率
函数时,需要考虑哪些因素?
答:
4.全
概率公式
和
贝叶斯
定理:全概率公式和贝叶斯定理是计算条件概率函数的两种常用方法。全概率公式通过将联合概率分解为条件概率来计算条件概率函数,而贝叶斯定理则通过结合
先验概率
和似然性来计算后验概率。5.边缘化和归一化:在计算条件概率函数时,有时需要考虑多个事件的组合情况。边缘化是一种常用的技术...
概率
中的c是什么意思
答:
通常,c的值为0到1之间的小数,其中1表示我们对结果的置信度为100%,也就是完全置信这个结果是正确的。像0.95这样的c值表示我们对概率结果有95%的置信度。
贝叶斯公式
是一种特别重要的概率工具,可以用于计算
先验概率
和条件概率。在贝叶斯公式中,c通常表示先验概率的置信水平。换句话说,c值就是我们对...
贝叶斯
统计与经典统计的主要区别
答:
二、是否将参数e看成随机变量
贝叶斯
统计学派的最基本的观点是:任一未知量e都可以看成随机变量,可以用一个
概率分布
去描述,这个分布就是
先验分布
。因为任一未知量都具有不确定性,而在表述不确定性时,概率与概率分布是最好的语言;相反,经典统计学派却把未知量e就简单看成一个未知参数,来对其进行...
贝叶斯公式
的实际应用
答:
贝叶斯公式
是一种基于概率论的统计方法,可以用来更新
先验概率
,得到后验概率,它的实际应用包括:信噪比预测、疾病诊断、机器学习分类、金融分析。1、信噪比预测:在通信系统中,可以使用贝叶斯公式来预测信号和噪声的比例(信噪比)。在接收到信号时,可以计算信噪比的后验概率,并将其与先验概率进行比较,以...
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