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客观先验分布
什么是
先验分布
和后验分布?
答:
先验分布
和后验分布的定义如下: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...
为什么杰弗里斯无信息先验可以看成
客观先验分布
答:
增大
概率
可能性。杰弗里斯先验的意义是,建立一个不会因偶然改变变量位置而大幅变化的先验。看成
客观先验分布
对先验的特定区域增大概率可能性,有利于将我们的推断向具有更大可能性区域的参数偏倚。
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.
先验概率
、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数
答:
先验概率、后验概率、贝叶斯公式、似然函数。 1、先验概率 先验概率仅仅依赖于主观上的经验估计,也就是事先根据已有的知识的推断,先验概率就是没有经过实验验证的概率,或者根据已知进行的主观臆测。其中: 1)利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为
客观先验概率
; 2)历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验...
如何确定
先验概率
分布的参数?
答:
在贝叶斯方法中,
先验概率分布
的参数可以通过主观或
客观
的方式来确定。4.最大似然估计法:最大似然估计法是一种常用的参数估计方法,它通过最大化似然函数来估计参数的值。在确定先验概率分布的参数时,我们可以使用最大似然估计法来找到使得似然函数最大的参数值。
简单介绍
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.先验概率的分类 利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为
客观先验概率
; 当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率,称为主观先验概率。先验概率的条件 先验概率是...
怎么理解
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...
先验概率
的概述
答:
利用过去历史资料计算得到的先验概率,称为
客观先验概率
;当历史资料无从取得或资料不完全时,凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率,称为主观先验概率。 先验概率是通过古典概率模型加以定义的,故又称为古典概率。古典概率模型要求满足两个条件:(1)试验的所有可能结果是有限的;(2)每一种可能结果出现...
贝叶斯统计与经典统计的主要区别
答:
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,来对其进行统计推断。
先验概率
和后验概率是什么?
答:
先验概率
:就是根据以往经验得到的概率,属于
客观概率
。统计历史下的概率。比如根据若干年的统计(经验)或者气候(常识),某地方下雨的概率,这种方式就属于先验概率。后验概率:就是当下由因及果的概率。比如根据天上有乌云(原因或者证据/观察数据),下雨(结果)的概率,这种方式就属于后验概率。其实...
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