贝叶斯公式论文答辩问题

设拿出白球为事件A，盒子里原来的球是黑球为事件B。 剩下为黑球的概率其实就是： P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A) 而P(A) = P(A|B)*P(B)+P(A|^B)*P(^B) 其中P(B) = P(^B) = 1/2，因为原来的球不是黑的就是白的，概率相等 P(A|B)指的是盒子里原来的球是黑球的情况下，拿出白球的概率，为1/2 而P(A|^B)指的是盒子里原来的球是白球的情况下，拿出的是白球的概率，显然为1 所以P(B|A) = *(**) = 1/3 所以P(^B|A) = 1 - P(B|A) = 2/3

写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 讯号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网路在生物序列分析中的应用 基于贝叶斯网路的海上目标识别 贝叶斯原理在发动机标定中的应用 贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用 相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》 黄晓榕 《经济资讯价格评估以及贝叶斯方法的应用》 张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》 周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》 王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网路结构学习》 张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》 邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》 周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》 夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》 臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网路在股指期货风险预警中的应用》 党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史资料有效性分析》 肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》 严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》 卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》 刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》 《Bayes方法在经营决策中的应用》 《决策有用性的资讯观》 《统计预测和决策课件》 《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》 《贝叶斯统计推断》 《决策分析理论与实务》

P(A | B) 是B发生的条件下A发生的概率 P(AB)是A、B同时发生的概率P(AB)=P(A|B)P(B) 在盗贼入侵时狗叫的概率：盗贼的入侵使得狗叫，B是因，A是果，所以是P(A|B)，当然狗叫也有其他原因B1、B2，……，即BUB1UB2U……=S(S为总空间，即P(S)=1)，此时狗叫的概率为P(A)=P(A|BUB1UB2U……)，B只是一个原因 在盗贼入侵的同时狗叫了的概率：盗贼入侵的时候，狗恰好叫了，可能是因为入侵引起了，也可能只是随便乱叫了，概率为P(AB) 应用中，一般因果导致出某件事的概率都为条件概率，同时发生的概率则为联合概率

这位同学首先说明一下，Bayes公式是有适用条件的。 比如设有A,B,C，3个事件，但是你不确定他们的关系 是不是相互独立的就不能确定求他们都发生的概率的 演算法。Bayes公式只适用于A,B,C是一个完备事件组的 情况. P(Ai| B)={P(Ai)P(B| Ai)}/{∑P(Ai)P(B| Ai)}, i=1,2,3……，n 此式被称为贝叶斯公式 如果你说的问题满足它的条件，那么它详细地说明了 多个条件下的概率求法，就是有几个条件，i就为几 希望对你能有帮助。

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1763 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则：P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可以立刻汇出。如上公式也可变形为：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)。

P(?C)= P(?A|C)= P(A|?C)= P(C|A)=P(C)P(A|C)/[P(C)P(A|C)+P(?C)P(A|?C)] = 刚好最近在学概率 希望能帮助到你 不知为什么非的符号都变成问号了

在过去很长的时间里，频率统计论一直是概率理论研究中的主流思想。然而，随着贝叶斯理论的发展，人们发现在很多实际应用中，贝叶斯理论更具普适性，并且能得到更好的结果。统计物理学也不例外，传统的研究方法主要基于频率统计论，而贝叶斯理论能让我们从资料中发掘出更多的资讯。

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。 人们根据不确定性资讯作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。概率推理 既是概率学和逻辑学的研究物件，也是心理学的研究物件，但研究的角度是不同的。概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则；而心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率资讯的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。 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])} 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[1][

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻汇出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。 例如：一座别墅在过去的 20 年里一共发生过 2 次被盗，别墅的主人有一条狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盗贼入侵时狗叫的概率被估计为 ，问题是：在狗叫的时候发生入侵的概率是多少？ 我们假设 A 事件为狗在晚上叫，B 为盗贼入侵，则以天为单位统计，P(A) = 3/7，P(B) = 2/(20*365) = 2/7300，P(A|B) = ，按照公式很容易得出结果：P(B|A) = *(2/7300) / (3/7) = 。