R语言 先验概率分布与后验概率分布的计算

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#概率论 #r语言

该博客介绍了如何使用R语言计算泊松分布的先验概率和后验概率，并通过示例详细展示了计算过程。在给定的历史资料中，参数μ有四个可能的取值，通过观察到的样本数据，计算了每个μ值的后验概率。运行结果显示，μ值越大，先验概率和后验概率越小。最后，博主利用R绘制了先验和后验概率的对比图，进一步说明了两者的关系。

先验概率分布与后验概率分布的计算

例题：某填空区域中的流星数量可用泊松分布Poisson(μ)来描述，现在根据历史资料指导参数μ只有四个可能取值，分别为（1.2,3.1,2.0,4.2）,其对应的先验概率为（0.2,0.3,0.4,0.1）,如今观察到样本y=2(即在该空域看到了两颗流星)，
（1）求解后验概率P(μ=1.2|y=2);
（2）用R函数求后验概率分布列并画出先验概率与后验概率的对比图。

运行代码：

library(BayesianStat)
theta <- c(1.2,3.1,2.0,4.2)
prior <- c(0.2,0.3
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R语言中的先验概率分布与后验概率分布的计算
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