贝叶斯定理的数学处理

以下是引用active007在2007-12-15 12:39:00的发言：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！！！！！

你的这段话，难道不自相矛盾吗？

既然承认“是条件期望值”，又反问“X是随机变量吗”，看来，你还得好好看看最基础的概率论的书了。

（“样本”就是随机变量，从而估计量也是随机变量——还要区分估计量是否是条件随机变量，样本也不同于“样本观测值”，最基本的统计概念，你还是好好看看最基础的书吧）

看来，你也根本不清楚“OLS古典假定”的含义。不妨看Greene的教材里怎么写的。

表面上看，这里在争议计量问题，实质上是争议“条件概率”的基本含义。

楼主不是逻辑上自相矛盾，就是不清楚“条件概率”指什么。

以下是引用active007在2007-12-15 12:42:00的发言：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！

这句话本身再次表明：楼主还不清楚哪怕是“经典的”计量经济学原理。

OLS古典假定的一条就是E(y½X)=Xb

至于你懂不懂它的意思，就是你自己的事了。

以下是引用active007在2007-12-15 12:42:00的发言：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！

这也算“前沿”问题吗？

以下是引用active007在2007-12-12 12:27:00的发言：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？

如果你看不出“y服从正态N(d,m)”，就是指“y½d~N(d,m)”，你也就无法理解这个问题。

这个与所谓“古典”与否，根本沾不上边。

计量经济学中的所谓“回归分析”，就是寻找某一随机变量同其他随机变量间的关系，或者说，寻找随机变量间的关系。为了寻找这一关系，必须做出一定的假设。由此有所谓“古典假设”一说。但无论做什么假设，回归分析都是关于随机变量间关系的分析。

回归估计要实现，本质上，就是要设计一个关于样本的计算操作，这个操作的结果就是估计量。而“样本”本身就是随机变量（如果这一点尚不清楚，统计理论就彻底白学了）。为了使估计得以实现，必须假设因变量样本关于自变量样本的条件分布服从某一“简单的”分布。所有这些，非但不是否认自变量是随机变量，恰恰相反，这些正是因为承认自变量与因变量都是随机变量才做出的（其实这一点也本不必强调，既然我们是对样本进行操作，强调自变量与因变量都是随机变量，显然是同义反复）。

随机变量A关于随机变量B的条件分布，正是以B作为分布的参数。

以下是引用sungmoo在2007-12-15 16:55:00的发言：

这句话本身再次表明：楼主还不清楚哪怕是“经典的”计量经济学原理。

OLS古典假定的一条就是E(y½X)=Xb

至于你懂不懂它的意思，就是你自己的事了。

你还是自己好好看看书吧，你学过计量经济学没有啊？哈哈，可笑啊。有那条所谓的经典假定吗？告诉我在哪本书上，第几页？我出钱。别逗了，不怕丢人吗

以下是引用sungmoo在2007-12-15 17:09:00的发言：

如果你看不出“y服从正态N(d,m)”，就是指“y½d~N(d,m)”，你也就无法理解这个问题。

这个与所谓“古典”与否，根本沾不上边。

哈哈哈哈，第一次听说啊，真逗死了！哈哈哈哈 哈哈哈哈哈，无知啊

以下是引用sungmoo在2007-12-15 18:25:00的发言：

计量经济学中的所谓“回归分析”，就是寻找某一随机变量同其他随机变量间的关系，或者说，寻找随机变量间的关系。为了寻找这一关系，必须做出一定的假设。由此有所谓“古典假设”一说。但无论做什么假设，回归分析都是关于随机变量间关系的分析。

回归估计要实现，本质上，就是要设计一个关于样本的计算操作，这个操作的结果就是估计量。而“样本”本身就是随机变量（如果这一点尚不清楚，统计理论就彻底白学了）。为了使估计得以实现，必须假设因变量样本关于自变量样本的条件分布服从某一“简单的”分布。所有这些，非但不是否认自变量是随机变量，恰恰相反，这些正是因为承认自变量与因变量都是随机变量才做出的（其实这一点也本不必强调，既然我们是对样本进行操作，强调自变量与因变量都是随机变量，显然是同义反复）。

随机变量A关于随机变量B的条件分布，正是以B作为分布的参数。

计量经济学中有回归分析吗？别逗了，那叫回归，不是回归分析，回归分析是统计中的术语。上面你是从哪摘抄的啊？哈哈哈哈哈哈

以下是引用sungmoo在2007-12-15 16:57:00的发言：

这也算“前沿”问题吗？

哈哈，你可真有意思，那你就直接告诉我我那题目的答案吧，我是有标准答案的，只是原来不明白怎么推导的。你别告诉我直接用多元正态分布的基本结论或者用贝叶斯公式啊？那就笑掉大牙，而且连下巴也笑掉了吧///

是你不理解，你懂吗？自己好好问问自己。或者把那个题目抄下来去问问老师，你真逗，你要是我的学生啊，我真感觉。。。。。。。。

以下是引用sungmoo在2007-12-15 16:36:00的发言：

你的这段话，难道不自相矛盾吗？

既然承认“是条件期望值”，又反问“X是随机变量吗”，看来，你还得好好看看最基础的概率论的书了。

（“样本”就是随机变量，从而估计量也是随机变量——还要区分估计量是否是条件随机变量，样本也不同于“样本观测值”，最基本的统计概念，你还是好好看看最基础的书吧）

看来，你也根本不清楚“OLS古典假定”的含义。不妨看Greene的教材里怎么写的。

表面上看，这里在争议计量问题，实质上是争议“条件概率”的基本含义。

楼主不是逻辑上自相矛盾，就是不清楚“条件概率”指什么。

哈哈，你就根本不懂贝叶斯概率论，经典的数理统计也不懂啊，没办法。这是概率论问题吗？大哥！！！！这是数理统计中的问题，那我问你概率论问题和数理统计问题最根本的区别是什么啊？