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先验分布
先验概率
是什么意思?
答:
先验概率
和后验概率是统计学中常用的两个概念,用于描述在已知或观察到某些信息前的概率和在观察到新信息后的概率。1、先验概率是指在没有进行任何观察或实验之前,根据以往经验、领域知识或假设所得出的概率。它是一种主观判断或先前的信念,通常不受新数据的影响。先验概率可以用符号 P(A) 表示,...
先验概率
和后验概率
答:
先验概率
和后验概率如下: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...
先验概率
和后验概率的区别和联系
答:
现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋。此时再问:鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/2。注意,由于有“揭开C碗发现鸡蛋不在C碗下面”这个新情况,对于“鸡蛋在 A 碗下面”这件事的主观概率由原来的 1/3 上升到了1/2。这里的
先验概率
就是 1/3,后验概率是 1/2。...
先验概率
怎么影响判断标准的
答:
先验概率
是根据以往经验和分析得到的概率影响判断标准的。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的可能性(概率)相等。若所有可能结果的总数为n,随机事件A包括m个可能结果。
先验概率
是一种精确的概率值对吗
答:
不对。
先验概率
是一个主观的预测,精确性较难保证,后验概率是根据客观证据计算得出的,精确性更高,与真实情况更贴近。先验概率是一种精确的概率值这句话是不对的。先验概率(priorprobability)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。
基础:常见的参数估计方法
答:
再说,“似然” (likelihood)指已经出现事件的发生概率,它并不是“最大似然参数估计方法”的专属名词。在这里,最大后验估计方法中也会涉及似然函数。 先说似然函数: 假设x1, x2, x3, ...是独立抽样,f为我们所使用的模型,θ为模型参数,但是θ不是固定常数,而是具有一定概率分布(
先验分布
)的随机变量。 模型参...
prior probability 和 empirical probability的区别?
答:
1、prior probability:
先验概率
(prior probability)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...
贝塔
分布
的期望与方差
答:
贝塔分布的期望与方差是μ=E(X)=a/a+β,Var(X)=E(X-μ)²=aB/(a+β)²(a+β+1)。贝塔分布简介:贝塔分布(Beta Distribution) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭
先验分布
的密度函数,在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中,贝塔分布,也称Β分布,是指...
最大似然概率和后
验概率
的区别
答:
可惜的是,上面的后验概率通常是很难计算的,因为要对所有的参数进行积分,不能找到一个典型的闭合解(解析解)。在这种情况下,我们采用了一种近似的方法求后验概率,这就是最大后验概率。最大后验概率和极大似然估计很像,只是多了一项
先验分布
,它体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点,在实际...
验证泊松分布的均值m的共轭
先验分布
是伽玛分布
答:
验证泊松分布的均值m的共轭
先验分布
是伽玛分布 我来答 1个回答 #热议# 牙齿是越早矫正越好吗?beedrill 2014-02-04 · TA获得超过543个赞 知道小有建树答主 回答量:160 采纳率:0% 帮助的人:93.7万 我也去答题访问个人页 关注 展开全部 已赞过 已踩过< 你对这个回答的评价是? 评论 ...
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