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1，后验分布中类似于等号的数学符号什么意思

符号“∝”表示成正比例。一个物理量y随另一个物理量x的正比关系，可以表示为y∝x（读作“y正比于x”）。例如，在匀速直线运动的速度公式v=s/t中，s与t成正比，记作s∝t。
“:=”表示“定义为”，是编程语言里的赋值语句的符号，用来定义一个新出现的符号。这个公式的意思是“定义右边新定义的符号表达左边的值”，右边新定义的符号在该程序中第一次出现。该程序段也可以写成“右边:=左边”，意思相同。

后验分布中类似于等号的数学符号什么意思

2，用后验分布代替先验分布是什么意思

概率论当中贝叶斯公式的样本分布预设形式（先验分布）和检验形式（后验分布），后者是前者检验的确证和细化。检验用后验分布替代先验分布是就是检验验证假设的步骤。比如说你通过理论计算推导出样本的分布结构，没有实际检测数据，得到的是先验分布；你实际检测了，获得的数据分析出的样本分布，就是后验分布。参看：百度文库>教育专区>高等教育>经济学>《ch1 先验分布与后验分布》
只讲方法：a 6天12次 ex=2，然后 根据每个λ算x=2的概率p1,p2,p3,p4,p5,p6对应 ｛λ=0.5｝的概率=（0.1*p1）/（0.1*p1+0.2*p2+0.3*p3+0.2*p4+0.15*p5+0.05*p6) 即是 λ=0.5的后验密度q1分母是根据先验密度，x=2 的总的概率 ；分子是根据先验密度λ=0.5，且发生2次事故的概率同样算每个的后验密度q2,q3,q4,q5,q6对应每个λ，分别算下个星期不发生一次事故的概率m1,m2,m3,m4,m5,m6合计概率就是（q1*m1+q2*m2+……q6*m6）

用后验分布代替先验分布是什么意思

3，贝叶斯方法的定义

英国学者T.贝叶斯1763年在《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。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到 20世纪 30 年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。时至今日，其影响日益扩大。 贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布 。①先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。②后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。
贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的概率统计方法，是表示和处理不确定知识的理想模型。

贝叶斯方法的定义

4，posterior distribution是什么意思

posterior distribution[英]p??st??ri:? ?distri?bju:??n[美]pɑ?st?ri? ?d?str??bju??n后分布，后验分布[例句]I was able to perform a posterior distribution.我要推演一个后置概率函数。如果你认可我的回答，请采纳为满意回答
posterior distribution英 [p??st??ri:? ?distri?bju:??n] 美 [pɑ?st?ri? ?d?str??bju??n] 词典后分布，后验分布1bayesian analysis for lognormal distribution and posterior distribution for large sample 对数正态分布场合的bayes分析和大样本的后验分布2finally, the particle distribution approaches to the station posterior distribution and the maximum filtering performance is achieved. 最后，使得粒子的分布更加接近状态的后验概率密度，最大化地实现其滤波性能。

5，求后验概率分布的一个题

以前学过后验分布，可惜教材、讲稿都没有，只做了笔记，现笔记也丢了。设三人的取值为X、Y、Z，三人的先验分布（即什么都不知）是：取0，1，2，3的概率都是1/4 而P(X>Y)=P(Y=0)P(X=1)+P(Y=0)P(X=2)+P(Y=0)P(X=3) +P(Y=1)P(X=2)+P(Y=1)P(X=3)+P(Y=2)P(X=3)=3/8 因此在已知a胜b的条件下，b的后验分布为： P(Y=0|X>Y)=P(Y=0,X>Y)/P(X>y) =[P(Y=0)P(X=1)+P(Y=0)P(X=2)+P(Y=0)P(X=3)]/(3/8)=1/2 同理：P(Y=1|X>Y)=1/3，P(Y=2|X>Y)=1/6，P(Y=3|X>Y)=0 又因P(X=Z)=∑[0,3]P(X=k)P(Z=k)=1/4 因此在已知a与c平的条件下，c的后验分布为： P(Z=0|X=Z)=P(Z=0,X=Z)/P(X=Z)=P(Z=0)P(X=0)/P(X=Z)=1/4 同理：P(Z=1|X=Z)=1/4，P(Z=2|X=Z)=1/4，P(Z=3|X=Z)=1/4 故第三场的比武结果的后验概率分布 b胜(Y=0，Z=1,2,3；Y=1，Z=2,3；Y=2，Z=3)：p1=7/12 b平(Y=0，Z=0；Y=1，Z=1；Y=2，Z=2)：p2=1/4 b负(Y=1，Z=0；Y=2，Z=0,1)：p3=1/6 b与c看错了，应该反过来 改为：b胜(Y=1，Z=0；Y=2，Z=0,1；Y=3，Z=0,1,2)：p1=1/6 b负(Y=0，Z=1,2,3；Y=1，Z=2,3；Y=2,z=3)：p3=7/12

6，什么是贝叶斯统计

它是总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于θ的任何统计推断问题中，除了使用样本X所提供的信息外，还必须对θ规定一个先验分布，它是在进行推断时不可或缺的一个要素。贝叶斯学派把先验分布解释为在抽样前就有的关于θ的先验信息的概率表述，先验分布不必有客观的依据，它可以部分地或完全地基于主观信念。例如，某甲怀疑自己患有一种疾病A，在就诊时医生对他测了诸如体温、血压等指标，其结果构成样本X。引进参数θ：有病时，θ=1；无病时，θ=0。X的分布取决于θ是0还是1，因而知道了X有助于推断θ是否为1。按传统（频率）学派的观点，医生诊断时，只使用X提供的信息；而按贝叶斯学派观点，则认为只有在规定了一个介于0与1之间的数p作为事件{θ=1}的先验概率时，才能对甲是否有病（即θ是否为1）进行推断。p这个数刻画了本问题的先验分布，且可解释为疾病A的发病率。先验分布的规定对推断结果有影响，如在此例中，若疾病A的发病率很小，医生将倾向于只有在样本X显示出很强的证据时，才诊断甲有病。在这里先验分布的使用看来是合理的，但贝叶斯学派并不是基于 “p是发病率”这样一个解释而使用它的，事实上即使对本病的发病率毫无所知，也必须规定这样一个p，否则问题就无法求解。
英国学者t.贝叶斯1763年在《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。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到 20世纪 30 年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。时至今日，其影响日益扩大。 贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布 。①先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。②后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。

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