全概率贝叶斯概率公式信贷评估问题

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2015-06-10 02:46 标签： 贝叶斯概率
扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
复杂背景下基于贝叶斯-全概率联合估计的前景检测
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='/DocinViewer-4.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
1_5全概率与贝叶斯公式
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='/DocinViewer-4.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口 上传我的文档
 下载
 收藏
该文档贡献者很忙，什么也没留下。
 下载此文档
正在努力加载中...
全概率公式与贝叶斯公式开题报告
下载积分：1600
内容提示：全概率公式与贝叶斯公式开题报告
文档格式：DOC|
浏览次数：67|
上传日期： 03:12:57|
文档星级：
该用户还上传了这些文档
全概率公式与贝叶斯公式开题报告.DOC
官方公共微信扫扫二维码，随身浏览文档
手机或平板扫扫即可继续访问
复杂背景下基于贝叶斯_全概率联合估计的前景检测
举报该文档为侵权文档。
举报该文档含有违规或不良信息。
反馈该文档无法正常浏览。
举报该文档为重复文档。
推荐理由：
将文档分享至：
分享完整地址
文档地址：
粘贴到BBS或博客
flash地址：
支持嵌入FLASH地址的网站使用
html代码：
&embed src='/DocinViewer-4.swf' width='100%' height='600' type=application/x-shockwave-flash ALLOWFULLSCREEN='true' ALLOWSCRIPTACCESS='always'&&/embed&
450px*300px480px*400px650px*490px
支持嵌入HTML代码的网站使用
您的内容已经提交成功
您所提交的内容需要审核后才能发布，请您等待！
3秒自动关闭窗口论文发表、论文指导
周一至周五
9：00&22：00
贝叶斯推理的逻辑与认知问题
&&&&&&本期共收录文章12篇
实用但任意的决策不具有认识论意义,不能构成归纳支持的基础。其次,N中国论文网 /4/view-3161395.htm　　P检验的完成需要对假说的结果空间进行比较。N　　P检验认为,凭借停止法则可以创建可能的结果空间。这条法则预设了实验应该停止的情况。由于停止法则暗含了主观意图,使结果空间的确定具有主观性,进而有可能影响人们作出科学的判断。例如检验公平硬币假说的实验,要求出现6次正面朝上就停止实验,与要求实验者抛掷20次后停止相比,前一条停止法则会排除许多不停止实验可能出现的结果。
　　2. 经典估计的先验回避问题　　所谓经典估计理论,就是通过随机抽样形成一个总体的样本,根据该样本的知识来评估所求属性在总体中的比例。科学家通常需要估计物理量,从而把某个或一些数值视作差不多较好地逼近了真值。显著性检验一般不能表述这类估计,而对这类估计的诉求促使经典统计学家发展了一套经典估计理论。这个理论之所以是经典的,是因为它声称提供了客观和非概率的结论。经典估计的推理程序一般表现为： 在总体中进行随机抽样,获得一个具有所求属性A的样本,通过观察A在样本中的相对频率f(A),来估计A在总体中的比率P(A)。可见,经典估计是一个从样本到总体的归纳过程。　　但经典统计推理将先验知识排除在外,这不符合科学推理活动的实际。我们通常是在知晓局部知识的背景下进行估计,而不是处在一种全然不知的状态下。经典统计对此可能会采取两种不充分的方式回应。第一种方式就是把经典估计限定在没有相关信息出现的场合中。但这种限定是不切实际的,因为这类场合非常罕见；如果知识的掌握者被置于一种永远一无所知的境地,也是异常的。第二种可能方式是设法将非形式(informal)先验信息与根据随机抽样作出的形式估计结合起来。但在经典方法论范围内没有把两者结合的相应机制。　　(二) 贝叶斯统计推理的优点　　将贝叶斯方法用于统计假说的相关结果,构成了贝叶斯统计推理的内容。贝叶斯统计推理同样属于归纳推理的范畴,它是一种依托贝叶斯定理,通过相应先验分布得到的后验概率来获取新信息的计算。贝叶斯方法与经典方法在统计推理中的主要区别在于处理估计和假设检验问题时的不同解决方案。正是贝叶斯方法的这种新的研究进路使统计推理走出了经典方法导致的困境,获得了长足的发展。　　1. 贝叶斯假说检验的合理性　　贝叶斯方法在检验假说时不同于经典推理的反证方法,它依据贝叶斯定理计算假说的后验概率,通过直接比较后验概率的大小来决定是接受还是拒绝假说,即接受后验概率大的假说,拒绝后验概率小的假说。例如,检验竞争假说H0和H1,可根据假说的后验概率P0和P1来决定。如果P0/P1＞1,那么接受H0；如果P0/P1＜1,那
转载请注明来源。原文地址：
【xzbu】郑重声明：本网站资源、信息来源于网络，完全免费共享，仅供学习和研究使用，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除已转载的信息。
xzbu发布此信息目的在于传播更多信息，与本网站立场无关。xzbu不保证该信息（包括但不限于文字、数据及图表）准确性、真实性、完整性等。

我要回帖

更多关于 贝叶斯概率 的文章

 

随机推荐