贝叶斯定理读书报告

贝叶斯定理读书报告

问:贝叶斯原理及应用
  1. 答:贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。
    其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
    贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计轿春算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(H[i]),i=1,2,…,n,现观察到某事件A与H[,1],H[,2]…,H[,n]相伴随机出现,且已知闭罩耐条件概率P(A/H[,i]),求P(H[,i]/A)。
    贝叶斯公式(发表于1763年)为: P(H[i]/A)=P(H[i])*P(A│H[i])/{P(H[1])*P(A│H[1]) +P(H[2])*P(A│H[2])+…+P(H[n])*P(A│H[n])}
    闷弯这就是著名的“贝叶斯定理”,一些文献中把P(H[1])、P(H[2])称为基础概率,P(A│H[1])为击中率,P(A│H[2])为误报率。
    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。如果我们用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和事件Bi已发生条件下事件A的概率P(A│Bi),则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P(Bi│A)。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是:
    1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率,即将P(A│B)转换为 P(B│A);
    2 绘制树型图;
    3 求各状态结点的期望收益值,并将结果填入树型图;
    4 根据对树型图的分析,进行投资项目决策;
  2. 答:陈希羡厅扒孺院士还总结伏御了吸引应用者的贝叶斯推断思想和方法的特点:(1)“先验分布十样本~后验分布”这个模式符合人们的认识过程,即不断以新发现的资兄昌料来调整
  3. 答:其实简单的说就是posterior: prior * likelihood,有关它的原理性的东西很多很多,而且争论也很大,我个人看书的感受是近年来棚桐虚他的流轮喊行主要是得益于计算机的发展,所以其应用才是关键,书的话,介绍性的有a first course in bayesian mehtods, introdution to bayesian等等,中级方面的有bayesian data analysis(强烈推荐),还有box 和tiao写链燃的一本,另外比较高级的版本包括bayesian choice,bayesian theory, 不过你要是关注应用的话,其实多看看有关mcmc的书籍就可以了,这方面书也很多的,monte carlo statistical mehtods, understanding mcmc都是
问:贝叶斯原理及应用
  1. 答:贝叶斯理论,是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论,并广泛应用于数学、工程等领域。
    在数学领域,贝叶斯分类算法应用于统计分析、测绘学,贝叶斯公式应用于概率空间,贝叶斯估计应用于参数估计,贝叶斯区间估计应用于数学中的区间估掘春计,贝叶斯风险、贝叶斯统计、贝叶斯序贯决策函数、经验贝叶斯方法应用于统计决策论。
    在工程领域,贝叶斯定理应用于人工智能、心理学、遗传学,贝叶斯分类器应用于模式识别、人判孝耐工智能,贝叶斯分析应用于计算机科学,贝叶斯决慎隐策、贝叶斯逻辑、人工智能应用于人工智能,贝叶斯推理应用于数量地理学、人工智能,贝叶斯学习应用于模式识别。
    在其他领域,贝叶斯主义应用于自然辩证法,有信息的贝叶斯决策方法应用于生态系统生态学。
问:贝叶斯定律
  1. 答:贝叶斯定律:假设H[,1],H[,2]…互斥且构成一个完全事件,已知它们的概率P(H[,i],i=1,2,…,现观察到某事件A与H[,亮旅1],H[,2]…相伴随而出现,且已知条件概率P(A/H[,i]),求P(H[,i]/A)。
    心理学研究中常被引用的例子
    参加常规检查的40岁的妇女患乳腺癌的概率是1%。如果一个妇女有乳腺癌,则她有80%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线检查。
    如果一个妇女没有患乳腺癌,也有9.6%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线测定法检查。在这一年龄群的常规检查中某妇女接受了早期胸部肿瘤X射线测定法检查。问她实际患乳腺癌的概率是多大?设H[,1]=乳腺癌,H[,2]=非乳腺癌。
    A=早期胸部肿瘤X射线检查(以下简称“X射线检查”),已知P(H[,1])=1%,P(H[,2])=99%,P(A/H[,1])=80%,P(A/H[,2])=9.6%,求P(H[,1]/A)。根据贝叶斯定理,P(H[,1]/A)=(1%)(80%)/[(1%)(80%)+(99%)(9.6%)]=0.078。
    心理学家所关心的是,一个不懂贝叶斯原理的人对上述问题进行直觉推理时的情形是怎样的,并将他们氏键消的判歼知断结果与贝叶斯公式计算的结果做比较来研究推理过程的规律。因此有关这类问题的推理被称为贝叶斯推理。
    贝叶斯
    出生于伦敦,毕业于爱丁堡大学,英国数学家。贝叶斯做过神甫,1742年成为英国皇家学会会员,1761年4月7日逝世,贝叶斯在数学方面主要研究概率论,他首先将归纳推理法用于概率论基础理论,并创立了贝叶斯统计理论。
贝叶斯定理读书报告
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