参数模型与贝叶斯方法讲义-ppt

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

参数模型与贝叶斯方法
1. 极大似然与广义线性模型
2. 非线性回归模型

3. 贝叶斯推断

在给出贝叶斯公式的密度函数形式之前，先介绍以下贝叶斯学派的一些具体思想或者叫着基本假设 ：
假设Ⅰ 随机变量X有一个密度函数p(x;θ)，其中θ是一个参数，不同的θ对应不同的密度函数，故从贝叶斯观点看，p(x;θ)是在给定θ后的一个条件密度函数，因此记为p(x│θ)更恰当一些。这个条件密度能提供我们的有关的θ信息就是总体信息。
假设Ⅱ 当给定θ后，从总体p(x│θ)中随机抽取一个样本X1，…，Xn，该样本中含有θ的有关信息。这种信息就是样本信息。
假设Ⅲ 从贝叶斯观点来看，未知参数θ是一个随机变量。而描述这个随机变量的分布可从先验信息中归纳出来，这个分布称为先验分布，其密度函数用π(θ)表示。


4. 压缩估计方法和贝叶斯方法在投资中的应用

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏3 回帖

关键词：ppt 贝叶斯 线性回归模型 广义线性模型 贝叶斯公式