小豆子就是我
贝叶斯学派的基本观点如下:
贝叶斯学派奠基性的工作是贝叶斯的论文,也许是他自己感到他的学说还有不完善的地方,这一论文在他生前没有发表,而是在他死后由他的朋友发表的。著名的数学家拉普拉斯用贝叶斯提出的方法,导出了重要的“相继律”,贝叶斯的方法和理论逐渐被人理解和重视起来。
尽管贝叶斯方法可以推导出一些有意义的问题,但在理论上和实际应用中还是出现了各种各样的问题,因而在 19 世纪并未被大家普遍接受。20 世纪初,意大利的菲纳特,英国的杰弗莱都对贝叶斯学派的理论作出了新的贡献。
第二次世界大战后,瓦尔德提出了统计的决策理论,在这一理论中贝叶斯解占有重要的地位;信息论的发展也对贝叶斯学派作出了新的贡献:更重要的是在一些实际应用的领域中,贝叶斯方法取得了成功,贝叶斯学派成了一股不容忽视的力量。
贝叶斯学派的基本观点是: 任一个未知量都可以看作一个随机变量,应用一个概率分布去描述对的未知状况。这个概率分布是在抽样前就有的关于的先验信息的概率陈述。
这个概率分布被称为先验分布。有时还简称为先验。因为任一未知量都有不确定性,而在表述不确定性程度时,概率和概率分布是最好的语言。贝叶斯学派很重视先验信息的收集、挖掘和加工,使它数量化,形成先验分市。
参加到统计推断中来,以提高统计推断的质量。忽视先验信息的利用,有时是一种浪费,有时还会导致不合理的结论。
二、贝叶斯统计学派与频率统计学派之间的批评
贝叶斯学派对经典学派的批评主要是下面两点:频率学派对一些统计问题的提法不妥,包括估计问题中的置信区间和假设检验问题频率统计学派判断方法好坏的标准不妥。贝叶斯学派赞成主观概率但不等于说主张用主观随意的方式去选取先验分布。
游客小孩儿
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cissy521121
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、人工智能,贝叶斯分析应用于计算机科学,贝叶斯决策、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。
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