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贝叶斯估计例题详解
从三个例子理解
贝叶斯
定理
答:
条件概率,全概率,
贝叶斯
公式理解 警察抓酒鬼 问题描述:酒鬼有90%概率外出喝酒,只有可能在A、B、C三个酒吧,概率相等,警察想去抓酒鬼,已知去了前两个酒吧都没抓到他,求去第三个酒吧抓到酒鬼的概率。自己的解法:用A、B代替前两个酒吧,C代替最后一个酒吧,C=1代表在酒吧C中抓到酒鬼,C=0...
贝叶斯
公式及经典例子有哪些?
答:
公式:P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B),
贝叶斯
公式其实就是找事件发生的原因的概率。贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和...
关于概率以及
贝叶斯
公式
的题目
解答
答:
thomas
bayes
怎么研究出
贝叶斯
公式的 贝叶斯定理由英国数学家
贝叶斯
( Thomas Bayes 1702-1763 ) 发展,用来描述两个条件概率之间的关系,比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则:P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B),可以立刻汇出。如上公式也可变形为:P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P...
用
贝叶斯
如何计算概率?
答:
据题意,需求P(A1|B)根据
贝叶斯
公式P(A1|B)= P(B|A1)P(A1)/P(B)=P(B|A1)P(A1)/[P(B|A1)P(A1)+P(B|A2)P(A2)]=[(0.7^8*0.3^4)]*1/2/[(0.7^8*0.3^4)]*1/2+(0.3^8*0.7^4)]*1/2]=0.96737 =96.737 ...
机器学习里的
贝叶斯估计
是什么?完全看不懂,可不可以用通俗的语句解释一...
答:
回忆一下
贝叶斯
公式,它是用来计算后验概率的,也就是已知结果求其导致原因的概率。该公式的结果取决于两方面:似然
估计
和先验概率。正是如此,我们最终的估计结果才更加客观合理地反映模型的参数。一般地,假设先验概率为P(θ),似然函数为L(θ|X)=P(X|θ),X为样本集合,我们将贝叶斯公式简单表示为...
贝叶斯
推理的案例
答:
现象.Kahneman等(1982)提出启发—偏差理论(heuristics and biases approach)来解释这一现象,并由此引发了关于
贝叶斯
推理问题的大量研究和争论国内外关于贝叶斯推理问题的研究方法主要是实验法,将不同类型贝叶斯问题呈现给被试并要求他们解答,采用一定的指标对被试的解题过程和结果进行评价,据此来考察贝叶斯推理的认知过程和...
贝叶斯
公式 遇到
例题
时想不明白
答:
贝叶斯
公式 遇到
例题
时想不明白 例题如下:患肺结核的人通过胸部透视被诊断出的概率是0.95,而未患肺结核的人被胸部透视误诊为有病的概率是0.002。若已知某城市成年居民患肺结核的概率是0.001,从该城居民中任选一人... 例题如下:患肺结核的人通过胸部透视被诊断出的概率是0.95,而未患肺结核的人被胸部透视误诊为有...
统计学(40)-
贝叶斯估计
答:
贝叶斯
(
Bayes
)
估计
是基于先验信息的一种估计方法,也就是说,根据已有的一些经验(规律),把经验纳入估计过程中,从而得到估计值。在经典的频率统计中,参数是固定的,样本统计量是随机变量。而在贝叶斯统计中,认为参数也是随机变量,服从某一概率分布的随机变量,贝叶斯统计的重点是研究参数的分布。
一道关于统计学
贝叶斯
原理
的题目
答:
y: 黄;r:红;p:先验概率;L:似然函数;P:后验概率 P(yy) = p(yy)*L(yy) / ( p(rr)*L(rr) + p(yr)*L(yr) + p(yy)*L(yy) )= 1/3*1 / (1/3*0 + 1/3*1/2 + 1/3*1)= 2/3 故,另外一个球也是黄色球的概率是2/3。
全概率公式和
贝叶斯
公式(先验概率和后验概率)
答:
全概率公式:根据条件概率公式得:即:因为 A的发生是由 B的原因引起的,所以又叫“由原因推结果”。
贝叶斯
公式 : (i = 1, 2...n) 这里p(A)用全概率...
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