共轭分布

最新推荐文章于 2022-01-06 15:30:15 发布
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共轭分布是简化贝叶斯分析的一种方法，确保在观察样本后，模型参数的先验概率分布形式不变，便于分析。它涉及先验分布、似然函数和后验分布的概念。例如，Gamma分布是Poisson分布的共轭先验，两者相乘后仍保持 Gamma 分布的形式。

对于应用贝叶斯理论的人来说，当你观察一个事件x,你预估计并给出其内部参数θ，表示你对于事件x发生的置信程度。


而内部参数的分布有时不能通过观察判断出。


 共轭分布是一种极大简化贝叶斯分析的方法。其作用是，在贝叶斯公式包含多种概率分布的情况下，使这些分布的未知参数在试验前被赋予的物理意义，延续到试验后，便于分析。

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   共轭分布是一种极大简化贝叶斯分析的方法。其作用是，在贝叶斯公式包括多种概率分布的情况下。使这些分布的未知參数在试验前被赋予的物理意义，延续到试验后，便于分析。 1. 贝叶斯公式 贝叶斯公式例如以下： 当中。表示模型中的未知參数。表示样本。这里有三个重要的概念：先验分布、似然函数，以及后验分布。 是先验分布，表示在观察样本之前，依照经验觉得符合某种概率分布。比方...
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