66问答网
所有问题
当前搜索:
先验分布
什么是
先验分布
?
答:
他们认为
先验分布
不必有客观的依据,可以部分地或完全地基于主观信念。在决策分析中,尚未通过试验收集状态信息时所具有的信息叫先验信息,由先验信息所确定的
概率
分布叫先验分布.设定先验分布是Bayesean分析的需要.
什么是
先验分布
和后验分布?
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。...
先验分布
的描述
答:
是认为在关于θ的任何统计推断问题中,除了使用样本X所提供的信息外,还必须对θ规定一个
先验分布
,它是在进行推断时不可或缺的一个要素。贝叶斯学派把先验分布解释为在抽样前就有的关于θ的先验信息的概率表述,先验分布不必有客观的依据,它可以部分地或完全地基于主观信念。例如,某甲怀疑自己患有一种...
先验分布
的介绍
答:
贝叶斯学派认为,在进行观察以获得样本之前,人们对θ也会有一些知识。因为是在试验观察之前,故称之为
先验
知识。因此,贝叶斯派认为,应该把θ看作是随机变量。θ的
分布
函数记为H(θ),θ的密度函数记为h(θ),分别称为先验分布函数和先验密度函数,两者合称为先验分布。
后验分布如何与
先验分布
相比较?
答:
先验分布
是指在抽样前,对于未知参数的分布的猜测。后验分布是指在抽样后,对于未知参数的分布的估计。先验分布和后验分布之间的差异是由于样本的出现后人们对未知参数认识的一种调整。如果我们知道了先验分布和似然函数,那么可以通过贝叶斯公式来计算后验分布。具体来说,后验分布可以表示为:$$p(theta|...
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:
深入理解
先验分布
、后验分布与似然估计:一场探寻概率之旅 在统计学和机器学习的殿堂中,先验分布、后验分布和似然估计是三个至关重要的概念,它们犹如推理过程中的三块基石,揭示了“原因”与“结果”之间复杂而微妙的联系。让我们通过一个生动的场景来探索它们的内涵和相互关系。想象老王要前往10公里外...
数理统计第16讲(贝叶斯点估计:先验信息,
先验分布
,后验分布)
答:
贝叶斯统计学派的推断策略是结合三种信息:条件分布(总体信息)、样本信息以及随机变量的
先验分布
。他们通过计算后验分布,赋予未知参数一个更接近真实情况的估计,这个过程用贝叶斯公式来实现,其中关键在于理解分母的常数性质和密度函数的积分性质。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...
下列作为误差项的
先验分布
的有:()
答:
下列作为误差项的
先验分布
的有:()A.泊松分布 B.正态分布 C.正态分布与拉普拉斯的混合分布 D.拉普拉斯分布 正确答案:BCD
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: ...
常见指数分布族参数的共轭
先验分布
推导
答:
指数分布</ 指数分布 Exp(x; λ) 中,λ参数的共轭
先验分布
是伽马分布的华丽登场。设想先验分布为 Ga(α, β),其密度函数如是描述。当样本 x~Exp(λ) 时,其概率密度函数为...经过推导,我们得到λ的后验分布为 Ga(n+α, β+n·E(x)),揭示了参数间的深刻联系。正态分布</ 正态分布 ...
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜
先验分布怎么求
先验分布定义
广义无信息先验分布
客观先验分布
贝叶斯先验分布与后验分布
先验分布是分布函数吗
后验分布
贝叶斯公式中的先验和后验
贝叶斯分布最大似然估计