貝葉斯

題.基于此引入貝葉斯網絡來解決，貝葉斯網絡[2，3]，它是一種概率圖型模型[4，5]，早在1990年Pearl就提出概率圖模型(Probability Graph Model，PGM)，概率圖模型是一種用圖論的方式來表示變量間的概率依賴性的模型[6]，Pearl[7]認為一個有向無環圖，只有在滿足條件獨立性并具有概率語義的情況下才能被稱作為一個概率圖模型.貝葉斯網的概率圖模型是不確定性知識表示和推理的有效架構.但由于數據規模的越來越大，關系越來越復雜，一般

一、參數m 的貝葉斯估計對上式關于η，γ在（0，+∞）上積分后得到m的后驗邊際分布密度：取平方損失函數：其中，β=（β1，β2，β3）=（m，η，γ）為待估參數，d=（d1，d2，d3）為采取的決策。由貝葉斯理論可知，在平方損失函數下，m的貝葉斯估計為：由于β=（β1，β2，），L·（β），L（β）具有二階混合偏導數，上式中的被積函數可化為eL·（β）與eL（β）的形式，則有近似公式：其中，Ω 為β的積分域， 分別為L·（β）和L（β）的最大值點。綜上，由

本文主要是對貝葉斯網絡的起源、發展、定義及分類等做一個簡單介紹，使得有更加清晰的認識。關鍵詞 貝葉斯網絡 概述中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A1貝葉斯網絡的起源和發展貝葉斯理論起源于Reverend Thomas Bayes發表的論文“關于幾率性問題求解的評論”。20世紀50年代，以Robbins為代表提出了將經驗貝葉斯方法和經典方法相結合，這引起統計界的廣泛關注。1958年英國歷史最悠久的統計學雜志Biometrika又一次全文刊登了Bayes的

)X分布參數的貝葉斯估計陳家清，王 玉，陳志強（武漢理工大學 理學院，武漢 430070）文章研究了Burr(α)X分布參數的各類貝葉斯估計問題。在熵損失函數下分別獲得了參數的貝葉斯估計、經驗貝葉斯估計、多層貝葉斯估計和E-Bayes估計。證明了參數經驗貝葉斯估計的漸近最優性，討論了參數多層貝葉斯估計和E-Bayes估計的穩健性，通過蒙特卡洛方法對各類估計的MSE進行了數值模擬和比較分析，結果表明：經驗貝葉斯估計的均方誤差最小，精度較高。Burr X分布；

謝宏斌【摘要】貝葉斯公式是概率論中很重要的公式，本文介紹貝葉斯公式的定義以及應用實例，以便在教學中更好地幫助學生更深入地理解該公式.【關鍵詞】貝葉斯公式一、引言貝葉斯公式是概率論中重要的公式之一，主要用于計算比較復雜事件的概率，它實質上是加法公式和乘法公式的綜合運用.貝葉斯公式出現于17世紀，從發現到現在，已經深入到科學與社會的許多個方面.目前，社會在飛速發展，市場競爭日趨激烈，決策者必須綜合考察已往的信息及現狀從而做出綜合判斷，決策概率分析越來越顯示其重

程控制方法中，貝葉斯模型經常同連續決策模型一起，用來監測過程的最小預期成本。然而，貝葉斯方法的核心機理是統計方法，更加貼近統計過程控制。貝葉斯方法的核心是對經驗數據的充分使用，并對其進行累積更新，從而獲取更加全面的信息。這屬于典型的統計過程控制方法。貝葉斯控制圖起源于Girshick和Rubin[1]、Bathers[2]和Taylor[3,4]的研究成果。Tagaras[5,6]結合成本模型，提出了短周期運行過程的動態貝葉斯控制圖。Makis[7]研究了

0047）關于貝葉斯統計之我見殷 羽（重慶工商大學派斯學院 重慶合川 401520；重慶師范大學 重慶沙坪壩 400047）貝葉斯統計和經典統計是現代數理統計的兩大學派，兩大學派的爭論對現代統計理論的發展起到了積極的促進作用．本文通過貝葉斯統計和經典統計的比較，加深了人們對貝葉斯統計的認識．本文還從經濟研究、精算保險研究兩個方面介紹了貝葉斯統計的應用。貝葉斯統計；經典統計；經濟研究；精算保險研究一、背景——貝葉斯學派的起源與發展簡介在國際統計學術界中有貝葉

形狀參數的經驗貝葉斯推斷[1]Johns M V Jr,Van Ryzin J.Convergence rates in empirial bayes two-action Problems 1:Discrete Case[J]. Ann.Math.Statist.,1971,42:1521-1539.[2]Johns M V Jr,Van Ryzin J.Convergence rates in empirial bayes two-action Pro