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贝叶斯定理的数学处理 [推广有奖]

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active007 发表于 2007-12-12 12:27:00 |AI写论文

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如果y服从正态N(d,m), d服从正态N(s,n),如何来求E(d\y)。这是个什么性质的问题啊?从什么地方可以找到解决办法啊?

[此贴子已经被作者于2007-12-21 14:19:42编辑过]

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关键词:贝叶斯 解决办法 数学 定理 贝叶斯 贝叶斯定理 贝叶斯统计 贝叶斯纳什均衡 约翰纳什 协方差矩阵 矩阵相乘 雅可比矩阵

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sungmoo 发表于2楼  查看完整内容

X|Y~N(Y,m),Y~N(s,n)设X|Y的密度函数fX|Y(x|Y),Y的密度函数fY(y),则(X,Y)的密度函数为f(x,y)=fX|Y(x|Y)fY(y)。对f(x,y)只求关于y的全定义域上的积分,得到fX(x),于是fY|X(y|X)=f(x,y)/fX(x)。

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耄耋

沙发
sungmoo 发表于 2007-12-12 16:01:00

X|Y~N(Y,m),Y~N(s,n)

设X|Y的密度函数fX|Y(x|Y),Y的密度函数fY(y),则(X,Y)的密度函数为f(x,y)=fX|Y(x|Y)fY(y)。对f(x,y)只求关于y的全定义域上的积分,得到fX(x),于是fY|X(y|X)=f(x,y)/fX(x)。

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藤椅
active007 发表于 2007-12-12 18:11:00
版主是说的贝叶斯公式的思想。但是我那个问题是分布中的参数也是一个随机变量的问题,但是我从另一个好心人那得到了启发了,在贝叶斯的分布估计中是这样做的,而经典的数理统计学认为分布中的参数不能为随机变量,只能是常数。
耄耋

板凳
active007 发表于 2007-12-13 00:23:00

我查找了本书《贝叶斯决策与贝叶斯分析》找到了,不知道那个公式叫什么名字

但是确实是解决这么个问题的,我理解就是利用一个信号对先验分布的随机变量进行加躁后,求它的后验分布的期望和方差问题。

没想到,利用信息经济学构造的分析性会计竟然用到了这个构造和思想,看来我选择的这个方向真的有东西可做啊!欧耶!

耄耋

报纸
sungmoo 发表于 2007-12-13 12:15:00
以下是引用active007在2007-12-12 18:11:00的发言:……经典的数理统计学认为分布中的参数不能为随机变量,只能是常数。

其实,“条件概率”的提出,就是以某一随机变量作参数的。

(OLS回归的估计量就是以自变量为参数)

地板
active007 发表于 2007-12-14 15:13:00

那么请问,计量经济学中的自变量也就是解释变量是随机变量吗?

不是吧,经典的假定它是确定型的变量,或者它相对于被解释变量是独立的,

耄耋

7
active007 发表于 2007-12-14 15:14:00
当然进一步有随机解释变量的问题,但是解决这种问题是需要特殊的方法的,不是经典计量的东西,用到了贝叶斯理论
耄耋

8
sungmoo 发表于 2007-12-14 21:16:00
以下是引用active007在2007-12-14 15:13:00的发言:

那么请问,计量经济学中的自变量也就是解释变量是随机变量吗?

不是吧,经典的假定它是确定型的变量,或者它相对于被解释变量是独立的

你们的计量经济学老师难道没有告诉你们:OLS回归估计量的“期望值”其实是“条件期望值”?

相对于被解释变量是独立的”,这句话如果没有歧义的话,就是“条件概率”的意义。

9
active007 发表于 2007-12-15 12:39:00

是条件期望值,但是那个条件期望的含义你说说看?是我这里所说的含义吗?那个条件期望是指X取具体的值时Y的条件期望,那么你说,X取具体的值是说X是随机变量吗?这是关于经典计量模型的基本假定的问题,还是去好好看看最基础的书吧!!!!!

看来你还得好好看书,老师说的未必都对,主要还是靠自己看书和做东西才能理解。

耄耋

10
active007 发表于 2007-12-15 12:42:00
我再次重申,关于我的问题还没有理解好的同学,回去好好看看那个题目,在计量经济学中特别是在经典计量中是不会遇到这个问题的,那是个数理统计的一个前沿领域的问题,是关于如何由先验分布推测后验分布的问题!
耄耋

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