贝叶斯统计是英国学者托马斯·贝叶斯在《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论,后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法,称为贝叶斯方法。本文旨在通过实际的简单例子使大家对贝叶斯统计方法有更直观的认识并对其理念有更深刻的理解。 案例一 ...
经济统计学专业中的贝叶斯统计课程，作为一门特色鲜明的学科，它不仅仅是一门课程，更是一把钥匙，为学生们打开了一扇通往深层次数据分析与决策支持的大门。这门课程的核心魅力，在于它强调基于先验信息的统计推断方法，这与经典统计学中的频率学派方法形成了鲜明的对比，为学生们提供了一个全新的视角去审视和理解数据...
综上所述，贝叶斯统计推断与传统统计推断各有千秋，它们在经济统计学领域各自发挥着不可替代的作用。贝叶斯统计推断以其对先验信息的巧妙利用，为我们提供了一种更加灵活、适应性更强的统计推断方法；而传统统计推断则以其对样本数据的深度挖掘，展现了数据的客观魅力和科学价值。正如著名统计学家乔治·博克斯所言：“所...
贝叶斯统计学的逻辑 在贝叶斯统计当中,估计未知参数问题的一般提法是: 来自于某条件总体,其密度函数为 , 未知且带有随机性。现在,“老天爷”给 赋了个值,我们并不知道具体是哪个值。但是我们清楚,“老天爷”给 赋值并不是胡乱给的,“他”赋给 不同值的概率不一样,而这个概率值不被我们掌握。我们的目的是要...
一、贝叶斯统计 1.贝叶斯理论的基本思想 贝叶斯统计理论是以英国数学家Thomas Bayes的名字命名的,其基本思想是通过先验知识和新收集的数据来进行参数估计。与传统频率统计不同,贝叶斯统计将概率看作是描述人们对不确定性的信念,通过更新这些信念来进行推理。 2.先验概率和后验概率 在贝叶斯统计中,先验概率是在考虑新数...
浅谈贝叶斯统计 贝叶斯统计是英国学者托马斯·贝叶斯在《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论,后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法,称为贝叶斯方法。本文旨在通过实际的简单例子使大家对贝叶斯统计方法有更直观的认识并对其理念有更深刻的理解。
一、贝叶斯统计学的基本原理 贝叶斯统计学是由英国数学家托马斯·贝叶斯提出的,它基于概率论的贝叶斯公式:P(A|B) = P(B|A) * P(A) / P(B),其中P(A|B)表示在给定B发生的条件下A发生的概率,P(B|A)表示在给定A发生的条件下B发生的概率,P(A)和P(B)分别表示A和B分别发生的概率。 贝叶斯统计学的基...
贝叶斯方法在现代统计学、机器学习、人工智能等多个领域中发挥着重要作用,它通过结合先验知识和新的观测数据来更新我们对世界的认识。 8.2.1 基础知识 贝叶斯在机器学习中的应用:在机器学习中,贝叶斯方法可以用于构建分类器和回归模型,如贝叶斯网络、朴素贝叶斯分类器等,提供了一种处理不确定性和进行概率推断的强大工具...
豆瓣评分9.0!零基础!史上最好贝叶斯统计学好书!读研小正太 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 443 0 01:10 App 贝叶斯学说在日常生活中的普遍性 5.7万 16 20:52 App 听风的蚕大年初三作品 541 1 01:19 App 贝叶斯优化与LSTM结合,做时序预测直冲顶刊! 1.8万 0 11:17 App 一年水5篇SCI...