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后验概率怎么算
先验概率和
后验概率计算
公式
答:
后验概率:根据观察到的样本修正之后的概率值,这里P(Y|X)就是后验概率
例子:假设玩英雄联盟这个事件是X,性别这个事件为Y,然后假设中国的男女比例为1:1,也就是P(Y = 男性) = 0.5,P(Y = 女性) = 0.5 继续假设:男性玩lol的概率为0.8,女性玩lol的概率为0.2,即P(X = 玩lol ...
关于
概率计算的
两题
答:
1. 算
后验概率
设 A={知道答案}, B={答对题} P(A)=0.5 P(B)= 0.5*1 + 0.5*0.25 = 5/8 (全概率公式)P(A/B)= P(AB)/ P(B)= 0.5* 8/5 = 0.8 2. (独立同分布)中心极限定理的应用 记 Xi(i=1,……,15)为每个人的体重, Xi~N(60,25^2) 且相互独...
后验概率
答:
后验概率是信息理论的基本概念之一。
在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率
。后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式,用先验概率和似然函数计算出来。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,是“执果寻因”问题...
问一个关于“
后验概率
”的数学问题。
答:
我认为,N=2,相当于观察了两次。P(两个学生中至少有一个是女生的
概率
)=1-0.75*0.75 N=n就是 1-0.75^n 因为,根据你的描述,这N个学生是不是女生都是相互独立的,相当于N次独立观察。
叶贝斯定理是什么
答:
贝叶斯定理就是这种关系的陈述。2、贝叶斯法则可表述为:
后验概率
=(似然度*先验概率)/标准化常量也就是说,后验概率与先验概率和似然度的乘积成正比。另外,比例Pr(B|A)/Pr(B)也有时被称作标准似然度(standardised likelihood),贝叶斯法则可表述为:后验概率=标准似然度*先验概率。
全概率公式和贝叶斯公式(先验概率和
后验概率
)
答:
后验概率
:p(A|B), p(B|A) 在由某个条件后得到的概率叫后验概率。(这里 A和 B一个是结果,一个是原因,下文有例子)例题: 某台机器调整良好时,产品合格率是 95%, 机器没有调整良好时,产品合格率为 50 机器调整良好的概率是 90%,已知产品合格,求机器良好的概率。解:A: 产品合格...
后验概率
答:
2、在贝叶斯统计学中,
后验概率
是通过贝叶斯公式
计算
得出的。这个公式将先验概率(即我们在得到任何数据之前对某个事件的概率评估)和似然函数(即根据数据和模型预测事件发生的概率)结合起来,得出后验概率。3、后验概率有着广泛的应用。例如,在医疗诊断中,医生可以通过后验概率来判断病人患某种疾病的...
后验概率
的解释
答:
这个概率常常称为
后验概率
.利用后验概率进行系统的状态决策无疑是更加合理的方法,因为它充分利用了先验知识和观测到历史时间变量的信息5、这个概率称为后验概率.根据贝叶斯规则
计算
如下:P[^ωΦ(t)]=maxωP[Φ(t)ω]P(ω)P[Φ(t)](5)这里的条件概率P[Φ(t)ω]是比较故障模型和输入模式之间...
贝叶斯算法原理
答:
贝叶斯算法的核心思想是基于贝叶斯定理:
后验概率
=先验概率×似然度/证据因子。在分类问题中,我们需要根据已知的特征值来预测一个样本所属于某个类别的概率。具体来说,在使用贝叶斯算法进行分类时,首先需要建立一个训练集,该训练集由多个分类数据组成。在分类之前,需要提取每个分类数据的特征值,这些特征...
已知泊松分布先验概率,求
后验概率
答:
只讲方法:a 6天12次 Ex=2,然后 根据每个λ算x=2的
概率
P1,P2,P3,P4,P5,P6 对应 {λ=0.5}的概率=(0.1*p1)/(0.1*p1+0.2*p2+0.3*p3+0.2*p4+0.15*p5+0.05*p6) 即是 λ=0.5的
后验
密度q1 分母是根据先验密度,x=2 的总的概率 ;分子是根据先验密度λ=0.5...
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