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广义无信息先验分布
什么是
先验分布
?
答:
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.
贝叶斯分析的客观分析
答:
客观贝叶斯学派的主要内容是使用
无信息先验分布
(noninformativeor default prior distribution)。其中大多数又是使用杰弗里斯先验分布。最大嫡先验分布(maximumentropy priors)是另一种常用的无信息先验分布(虽然客观贝叶斯学派也常常使用一些待分析总体的已知信息,如均值或方差等)。在最近的统计文献中经常强...
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。
主观概率的
无信息先验分布
答:
1.位置参数随机变量X的
概率
密度函数形如f(x-θ)时θ∈ 称为位置参数其
无信息先验
π(θ)必为一常数2.标度参数X的密度函数为1/σf(x/σ)σ>称为标度密度σ称为标度参数其无信息先验π(σ)=1/σ
mcmc中为什么要取均匀
分布
u
答:
通常是采用
无信息先验
的时候将
先验分布
设定为均匀分布,代表你对分布中的取值没有特别偏爱,即对所有值都是同等无知的,这也就是无信息的意思。研究者并不总是能获得目标参数的
先验信息
,但即便如此你可能还是想用一下贝叶斯方法,只要你能设定一个先验分布出来,就可以运算,通常采取的方式就是用均匀...
先验概率
、后验概率、贝叶斯公式、 似然函数
答:
后验概率是指在得到“结果”的
信息
后重新修正的概率,如贝叶斯公式中的。是“执果寻因”问题中的果。
先验概率
与后验概率有不可分割的联系,后验概率的计算要以先验概率为基础。解释下来就是,在已知果(B)的前提下,得到重新修正的因(A)的概率P(A|B),称为A的后验概率,也即条件概率。后验概率可以通过贝叶斯公式...
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。
贝叶斯最优区间 (BOIN)设计(一)
答:
复杂决策简化:
无信息先验
的应用 在剂量调整中,BOIN设计利用贝叶斯假设,为每个可能剂量预设了
先验概率
。错误决策的概率计算涉及到剂量毒性递增的可能性,通过优化来确定决策阈值。在推荐的无信息先验策略下,阈值会根据当前剂量水平动态调整,与传统的所有剂量共享同一阈值相比,这种方法更加灵活和精确。模型增强...
综述:
广义
的
分布
外检测(异常检测、开集识别、OOD检测)
答:
在异常检测、新类检测、开集识别、
分布
外检测的问题设定中,都存在这训练-测试的流程,要挑出测试中出现的不属于训练分布的样本。 而离群检测无“训练分布”、“测试分布”,而是直接挑出所有可见样本中显著区别于其他的那些样本。 给定同构的ID数据,最直接的方法是1)基于密度的方法,这些方法估计ID的密度,拒绝那些偏离...
怎么理解
先验概率
和后验概率
答:
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。
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