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证明后验分布是一个正态分布
贝叶斯决策论及贝叶斯网络
答:
但如果x样本的属性很多或者
是一个
连续值,那么样本个数是不可能完全模拟到所有的取值的,更不用说还要去计算他们出现的联合
概率
了,也就是说得到的 p(x|c) 会有很多零值。 那么无法通过样本来进行模拟分布,可以用mle(极大似然估计)的方法,通过设定一个通用的分布函数(如:
正态分布
,不一定是...
生物统计学的课后习题答案
答:
10、标准正态变量(标准正态离差):任何一个服从
正态分布
N(μ,δ2)的随机变量x,都可以通过标准化变换:u = (x –μ)/δ,将其变换为服从标准正态分布的随机变量u,u称为标准正态变量。11、双侧
概率
(两尾概率):随机变量x落在平均数μ加减不同倍数标准差δ区间之外的概率称为双侧概率。12、单侧概率(一尾概率...
实例详解贝叶斯推理的原理
答:
分布展示了我们认为的小狗体重,这
是一个
均值15.2镑,标准差1.2镑的
正态分布
。真实得测量如白线所示。不幸的是,这个曲线并非理想的宽度。尽管这个峰值为15.2镑,但
概率分布
显示,在13镑很容易就到达一个低值,在17镑到达一个高值。太过宽泛以致无法做出一个确信的决策。面对如此情形,通常的策略是返回并收集更多的数据,...
概率
论+抽样
分布
答:
曲线在x=μ±σ处各
有一个
拐点 标准
正态分布
的
概率
密度函数及分布函数分别记作ψ(u)和Φ(u)标准正态分布的几种概率:P(-1≤u<1)=0.6826 P(-2≤u<2)=0.9545 P(-3≤u<3)=0.9973 P(-1.96≤u<1.96)=0.95 P (-2.58≤u<2.58)=0.99 把随机变量x落在平均数μ...
随机模拟原理
答:
除了各点的ccdf由指示克里格确定,而不是基于
高斯分布
假设通过克里格均值和方差来确定外,它与序贯高斯模拟几乎相似。 ◎截断高斯模拟方法 (Truncated Gaussian simulation):该方法首先采用指示模拟方法生成一个高斯随机场,然后对高斯值进行截断以得到类型变量的模拟结果。这种方法易于使用,快速、灵活,可用于模拟离散的特征,...
统计学中,t
分布
中的自由度怎么解释?
答:
但我想从
后验分布
的角度回答这个问题。则对
正态分布
的波动率的先验分布进行积分之后,得到的就是自由度为n的chi-square分布。总结如下:总体方差是客观存在的,然而你是不知道的。在对总体均值做假设检验时需要一个包含有样本均值的统计量的
概率分布
。这时区别来了,如果你知道总体方差,统计量就服从正态...
数学在会计中有哪些运用?
答:
由于
正态分布
在会计数据中广泛存在,例如,以任一会计科目作为总体,则不同时期该科目数额特别巨大和特别小(如为零)的比较少,则可以视之符合正态分布等,所以与正态分布相关的检验方法被大量使用:检验母体均值与原假设均值是否具有显著差异的U一检验,检验两个母体均值是否相等的T一检验,检验母体的方差与原假设方差是否...
SPSS非参数检验 单样本
答:
单样本非参数检验使用一个或多个非参数检验识别单个字段中的差别。非参数检验不假定您的数据呈
正态分布
。非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分,它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。参数检验是在总体分布形式已知的情况下,对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是,在数据分析过程...
在最大似然估计中,如何处理估计方程无解的情况?
答:
1.重新审视模型假设:首先,我们需要检查我们的模型假设是否正确。如果模型假设不正确,那么我们的估计方程可能会无解。例如,如果我们假设数据是
正态分布
的,但实际上数据并不满足这个假设,那么我们的估计方程可能会无解。在这种情况下,我们可能需要重新审视我们的模型假设,并可能需要选择一个更适合数据的...
贝叶斯估计、最大似然估计、最大
后验概率
估计
答:
就是
正态分布
中 的最大似然估计。 最大似然估计的求解步骤: 最大
后验概率
估计,英文为Maximum A Posteriori Estimation,简写为MAP。回到抛硬币的问题,最大似然估计认为使似然函数 最大的参数 即为最好的 ,此时最大似然估计是将 看作固定的值,只是其值未知;最大后验概率分布认为
是一个
随机变量,即 具有某种概率...
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