贝叶斯粒子滤波公式推导问题请问下面公式如何推导?多谢! p(Xk|Z1:k)=p(Zk|Xk)p(Xk|Z1:k)/p(

概率论我严重怀疑贝叶斯定理的真实性

概率论我严重怀疑贝叶斯定理的真实性
一个病得病概率1/十万,医生的诊断也都很精确,若真的得了此病,则诊断正确的概率是99％,若没有得病,则诊断正确率99.5％,用贝叶斯定理计算得对于一个被检测的病的人,他真的得病的概率只有0.2％,相差这么悬殊,与平时我们的直观感觉很不符合,平时要是被检测得了病,也不用换医院了,你99％的病了,不是这样的吗?是什么情况导致这个公式产生与主观严重不符

babyfan19821年前1

Angel白饭 共回答了17个问题 | 采纳率88.2%

你怎么算的.P（被诊断为有病）根据你的条件根本无法计算

1年前查看全部

观测数据分析中几种方法的探讨(一) 回归-时间序列模型和贝叶斯预测模型

5305010991年前1

干旱地区 共回答了23个问题 | 采纳率91.3%

首先,叙述用回归分析与随机时间序列技术的组合方法来处理大坝的监测数据.通常,回归分析后的残差序列并不满足白噪声假设,这个理论缺陷在一定程度上降低了监测的可靠性和预测的正确性.为此,采用鲍克斯-詹金斯方法对残差序列进行再处理.按照上述组合方法求得的计算数据能更好地吻合实测数据,最终的误差序列能符合白噪声特性,并使拟合和预测的正确程度有了较大改善.然后,利用贝叶斯动态模型分析监测资料.采用贝叶斯模型时,由于状态参数(相当于回归系数)能及时调整跟踪,故所得的结果比常规回归分析的结果有更高的精度,计算曲线与实测曲线吻合得更好.

1年前查看全部

概率论问题,全概率与贝叶斯将两信息分别编码为M和N后传送出去,接收站接受时,M被接受为M和N的概率分别为0.9和0.1,

概率论问题,全概率与贝叶斯
将两信息分别编码为M和N后传送出去,接收站接受时,M被接受为M和N的概率分别为0.9和0.1,而N肯定被接受为N,信息M和N传送的频繁程度之比为1：1
1.求接收站收到的信息是N的概率
2.若接收站收到的信息是N,求原发信息也是N的概率
这类问题一直不是很懂,以后遇到这些全概率与贝叶斯公式的问题如何去分析?

keary001年前3

谦程 共回答了11个问题 | 采纳率90.9%

已知传送度比是1:1,那么就设有一个M和一个N同时被传出
接受到M时,被当做M的概率=0.9,被当做N的概率=0.1
接受到N时,被当做N的概率=1
1 那么被当做N的概率=（1+0.1）/（1+1）=1.1/2=11/20
2 已知信息被当做N,那么它原来也是N的概率=1/（1+0.1）=1/1.1=10/11

1年前查看全部

后验概率分布P(k|Xi),如何转换成前验概率P(k)的呢?（贝叶斯）

后验概率分布P(k|Xi),如何转换成前验概率P(k)的呢?（贝叶斯）
假设k是是被估计的参数,
Xi是X1,X2,X3.Xn的一个.
计算出来的后验概率需要转化成前验概率,再进入贝叶斯公式进行再进行计算,这样反复10000次,活得计算出来的前验概率P(k),
关键是,我每次计算出来的就是P(k|Xi),他与无条件的前验概率P(k)是什么关系,如何计算呢?
懂的人请赐教,不要粘贴大量的引文.

龍三1年前1

sunwa_kwok 共回答了11个问题 | 采纳率90.9%

P(k|Xi)=P(kXi)/P(Xi)=[P(Xi|k)P(k)]/P(Xi)
第一个等号成立是基于条件概率公式
第二个也是由条件概率公式P(Xi|k)=P(kXi)/P(k)推出P(kXi)=P(Xi|k)P(k),用P(Xi|k)P(k)替换第一个等号后面的P(kXi),所谓贝叶斯公式,也是这么推导来的,只不过贝叶斯公式进一步用∑P(Xi|ki)P(ki)替换P(Xi)

1年前查看全部

函数的贝叶斯估计如果θ的贝叶斯估计已经可以得到如何求θ的一个函数g(θ)的Bayes估计如果啊需要分类的话希望能够对函数

函数的贝叶斯估计
如果θ的贝叶斯估计已经可以得到
如何求θ的一个函数
g(θ)的Bayes估计
如果啊需要分类的话
希望能够对函数g进行一个简单的分类
希望稍微说详细一点

王牧牧1年前1

沉淀wj 共回答了12个问题 | 采纳率75%

类似于求函数的期望值一样
对G(θ)的厚颜风险求平均期望值 就可以了

1年前查看全部

贝叶斯学派处理统计推断（包括估计问题和假设检验问题等）的思想

weiyirian1年前1

tongxi 共回答了19个问题 | 采纳率84.2%

其核心思想是：通过综合先验信息和抽样信息得到参数的后验分布,用后验分布去做统计推断.
参数估计：利用后验分布,可以采用后验似然或者矩方法；
假设检验：利用后验分布这个现成的分布计算参数做假设检验

1年前查看全部

概率论问题（贝叶斯）一台机器,当它调整好时有50%的概率生产优质品,50%概率生产一般品；假设机器未调整好的概率是10%

概率论问题（贝叶斯）
一台机器,当它调整好时有50%的概率生产优质品,50%概率生产一般品；假设机器未调整好的概率是10%,并且在这种情况下,25%生产优质品,75%生产一般品.
问1：假设在某一时间这台机器生产了5件产品,4件优质,1件一般,求这台机器调整好的概率.
问2：有生产了一件（和上面5个同时）是一般品,求这台机器调整好的概率.

天tian10261年前1

莫言9527 共回答了17个问题 | 采纳率100%

g:优质, k:一般品, hao:调整好, bhao:未调整好.
P(g)=4/5=0.8,且P(g)=P(g,hao)+P(g,bhao)=P(g|hao)*P(hao)+P(g|bhao)*P(bhao), so
0.8=0.5*P(hao)+0.25*0.1. 得道调整好的概率.
有生产了一件（和上面5个同时）是一般品:P(g2)=4/6, 代入替换就OK

1年前查看全部

博弈论概念问题请问纳什均衡 子博弈精炼纳什均衡 贝叶斯均衡 和 精炼贝叶斯均衡 都有什么区别?应该各自以什么样的方法求得

博弈论概念问题
请问纳什均衡 子博弈精炼纳什均衡 贝叶斯均衡 和 精炼贝叶斯均衡 都有什么区别?
应该各自以什么样的方法求得? 谢谢!

尤妲1年前1

wy1988 共回答了16个问题 | 采纳率81.3%

假设有n个局中人参与博弈,如果某情况下无一参与者可以独自行动而增加收益（即为了自身利益的最大化,没有任何单独的一方愿意改变其策略的[1]）,则此策略组合被称为纳什均衡纳什均衡.所有局中人策略构成一个策略组合（...

1年前查看全部

求贝叶斯两种公式形式的互相推导贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 如上公式也可变形为：P(B

求贝叶斯两种公式形式的互相推导
贝叶斯定理公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)
如上公式也可变形为：P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A)
上推下

张小杰贴身厨娘1年前1

crackle-a 共回答了21个问题 | 采纳率90.5%

我刚在你那回答完结果提交不了
有两种证明方法
1.根据对称性 把所有的 B 换成 A,把所有的 A 换成 B 就得到答案了
2.两边同乘 P(B)
P(A|B) * P(B) = P(B|A) * P(A)
两边同除 P(A)
P(A|B) * P(B) / P(A)= P(B|A)
左右翻转
P(B|A) = P(A|B) * P(B) / P(A)

1年前查看全部

贝叶斯学派与经典学派处理统计推断的对比,主要是估计和假设检验的区别?

油菜花-麦杆1年前2

百合船 共回答了14个问题 | 采纳率92.9%

Byaes统计学派与经典统计学派在很多问题上都有分歧但是它们最根本的分歧是:第Byaes统计学派与经典统计学派虽然有很大区别,但是它们各有优缺点,各有其

1年前查看全部

贝叶斯公式的一个小运用对贝叶斯原理不是很了解,只能在一个条件下的运用.如 p（X） 表示地震概率P（Y） 表示老鼠过街概

贝叶斯公式的一个小运用
对贝叶斯原理不是很了解,只能在一个条件下的运用.
如 p（X） 表示地震概率
P（Y） 表示老鼠过街概率
p（X| Y）= p（X）×p（Y| X）/P（Y）
想问问在两个条件下的公式该怎么表达?
如 P（Y1） 表示老鼠过街概率
P（Y2） 表示蛤蟆过街概率
如何求解在老鼠 蛤蟆过街事件都发生的情况下地震的概率
写出表达式最好了..
不是这样的一楼大哥。
你给的概率P比先前一个条件下的概率还要小？真是不可能的。蛇和老鼠同时过街发生地震的概率比老鼠过街发生地震的概率肯定是要大的。

爱到才知痛1年前1

爱无戏言 共回答了19个问题 | 采纳率94.7%

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
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

1年前查看全部