10贝叶斯估计共轭先验分布.docx
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10贝叶斯估计共轭先验分布
贝叶斯讲义先验分布和后验分布.pptx
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基于贝叶斯决策的先验分布的选取方法.docx
基于贝叶斯决策的先验分布的选取方法贝叶斯学派的决策论是一种有用的分析工具,它的关键在于它运用了贝叶斯统计方法所提供的框架来帮助做出最佳的决策。它的核心思想是将显式地纳入到决策过程中来,就像“前提部分”的经验数据一样,这使得选择过程更加精确,在大多数情况下,更加可靠。在使用贝叶斯决策方法时,必须考虑先验分布的概念。先验分布是指在考虑数据或证据之前,已有的关于参数或模型的知识或信仰。在这种情况下,先验分布所包含的信息可能来自历史数据、专家判断或其他先前的经验。因此,先验分布的选择过程是非常重要的,因为一个好的
Gumbel分布的简单贝叶斯估计.pdf
2011年3月数理统计与管理Mar.2011第30卷第2期JournalofAppliedStatistiesandManagementV61.30No.2文章编号:1002一1566(2011)02一0234一06Gumbel分布的简单贝叶斯估计鲁万波焦鹏(西南财经大学统计学院,四川成都610074)摘要:在实际应用中,两参数Gumbel分布的贝叶斯估计往往需要预先知道Gumbel参数的二维联合先验分布.由于获取先验分布的主观性和统计推断的复杂性,目前有关Gumbel分布贝叶斯估计理论及其性质的讨论还比
考虑自变量个数先验分布的贝叶斯变量选择.docx
考虑自变量个数先验分布的贝叶斯变量选择随着数据科学的普及,变量选择已经成为了一个极其重要的问题。在数据集中,变量的个数往往并不是与模型预测成果正相关的,而是可能会引起过拟合(overfitting)。也就是说,我们希望在模型中仅保留对目标变量最重要的特征,而将其他所有特征去掉。这时候,变量选择成为了必须解决的问题。传统的变量选择方法包括前向选择、后向选择、逐步回归等等。然而,这些方法并非自然地生长出来的,而是基于某些假设和规则的结果。贝叶斯变量选择(Bayesianvariableselection)则是