기금넷 공식사이트 - 금 선물 - 확률과 베이지안 공식에 관한 질문
확률과 베이지안 공식에 관한 질문
(1) 개 부품이 첫 번째 기계에 의해 생산될 확률은 2/3 이고, 두 번째 기계에 의해 생산될 확률은 1/3 입니다.
따라서 불합격 확률은 0.03*2/3+0.06* 1/3=0.04 이고 합격 확률은 0.96 입니다.
(2) 불합격인 경우 두 번째 처리 확률은 0.06/(0.06+0.03)=0.667 입니다.
베이시안 공식의 제목 줄에서는 백구가 이벤트 A 이고 상자 안의 원구는 블랙볼이 이벤트 B 라고 가정합니다. .....
흑구 상태를 유지할 확률은 실제로:
P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A)
반면 p (a) = p (a | b) * p (b)+p (a | b) * p (b) 는.
여기서 p (b p (b) = p (b) =1/2+0/2 는 원래 공이 검은색이나 흰색이 아니기 때문에 확률이 같습니다.
P(A|B) 는 상자 안의 원구가 검은색일 때 백구를 꺼낼 확률을 1/2 로 말한다.
P (a | b) 는 상자 안의 원구가 백구일 확률을 가리킨다. 분명히 1 이다.
그래서 p (b | a) = 0.5 * 0.5/(0.5 * 0.5+1* 0.5) =1/3 입니다.
그래서 p (b | a) = 1-p (b | a) = 2/3 입니다.
베이지안 공식 응용 작문 제목;
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관련 서적:
아놀드 첼너 "베이시안 계량 경제학: 과거, 현재, 미래"
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저우 리진의 베이지안 평형에 대한 응용
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장욱동, 진봉, 고연, 방정건, 희소베이즈와 시계열 예측에서의 응용.
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하민의, 장연, 베네치아 공식이 위험 결정에 적용된다.
왕평, 베네예스 네트워크는 주가 선물 위험 경고에 사용된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 왕평, 베네치아, 베네예스, 베네치아, 베네치아, 베네치아)
당가 루이, 란, 베이시안 의사결정 방법에 기반한 증권 역사 데이터의 유효성 분석.
쇼옥산, 왕해동, 편파 예측 이론이 경험적 베이시안 분석에 적용된다.
혜운, 시 일민, 리넥스 손실로 주식투자에 대한 베이시안 예측.
부상지, 왕소미안, 진문빈, 편지, 악순민, 베이지안 경매 가격 책정 방법이 유통시장 정가에 적용된다.
유가곤, 범익창, 유파, 분합 모델이 상품가격 예측에 적용된다.
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베이지안 경제 시계열 예측 모델 및 그 응용
베이지안 통계 추론
의사 결정 분석의 이론과 실습
베이지안 공식의 몇 가지 문제는 무엇입니까? P(A | B) 는 B 가 발생하는 조건에서 A 가 발생할 확률입니다.
P(AB) 는 a 와 b 가 동시에 발생할 확률입니다. P(AB)=P(A|B)P(B)
도둑이 침입할 때 개가 짖을 확률: 도둑의 침입으로 개가 짖고, B 가 원인이고, A 가 결과이기 때문에 P(A|B) 입니다. 물론 개 짖는 데는 B 1, B2, ... 즉 Bub 1UB2U...= S (S 는 총 공간, 즉 p (s) =;
도둑이 침입할 때 개가 동시에 짖는 확률: 도둑이 침입할 때 개가 짖을 뿐, 침입으로 인한 것일 수도 있고, 함부로 부를 수도 있고, 확률은 P(AB) 일 수도 있다.
응용에서 일반적인 인과관계가 어떤 일이 발생할 확률은 조건확률이고, 동시에 발생할 확률은 연합확률이다.
베네예스 공식의 작은 응용이 학생은 먼저 베네예스 공식이 적용 가능한 조건이라는 것을 설명했다.
예를 들어, A, B, C 라는 세 가지 사건이 있지만, 그것들 사이의 관계는 확실하지 않다.
서로 독립할지, 모두 찾을 확률을 결정할 수 없다.
알고리즘. 베이지안 공식은 A, B, C 가 전체 이벤트 그룹인 경우에만 적용됩니다.
상황.
P (ai | b) = {p (ai) p (b | ai)}/{σ p (ai) p (b | ai)},
I = 1, 2, 3 ..., N 이 공식을 베이시안 공식이라고 합니다.
만약 네가 말한 문제가 그것의 조건에 부합한다면, 그것은 상세히 해석될 것이다.
다중 조건 하에서의 확률 해법은 몇 가지 조건이 있고, 나는 몇 가지이다.
너에게 도움이 되었으면 좋겠다.
토마스 베이이스가 어떻게 베이시안 공식을 발전시켰는지는 영국 수학자 토마스 베이시안 (토마스 베이시안 1702- 1763) 이 발전시켜 두 조건 확률 사이의 관계를 묘사하는 데 사용된다. 예: P(A|B) 곱셈 법칙에 따르면 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B) 는 즉시 내보낼 수 있습니다. 위의 공식도 P(B|A)=P(A|B)*P(B)/P(A) 로 수정할 수 있습니다.
베이지안 공식에 관한 질문, p (? C)=0.995 P (? A|C)=0.05 P(A|? C)=0.05
P (c | a) = p (c) p (a | c)/..., H[, n] 임의 발생, 조건 확률 P(A/H[, i]) 알려진 p ()
베이지안 공식 (1763 에 게시) 은 p (h [I] | a) = p (h [I]) * p (a │ h [I]) 입니다
이것은 유명한 베이지안 정리입니다. 일부 문헌에서는 P(H[ 1]) 와 P(H[2]) 를 기본 확률이라고 하며, P(A│H[ 1]) 는 적중률입니다.
베이지안 추론은 영국 수학자 토마스 베이지안 (1702- 176 1) 에 의해 개발되어 P(A|B) 와 같은 두 조건 확률 사이의 관계를 설명하는 데 사용됩니다 곱셈 법칙에 따라 p (a ≈ b) = p (a) * p (b | a) = p (b) * p (a | b) 를 즉시 내보낼 수 있습니다. 위의 공식도 P(B|A) = P(A|B)*P(B)/P(A) 로 수정할 수 있습니다.
예를 들어, 빌라는 지난 20 년 동안 두 번 도난당했습니다. 별장의 주인은 개 한 마리를 키웠는데, 이 개는 일주일에 평균 세 번 불린다. 도둑이 침입할 때 개가 짖을 확률은 0.9 로 추정된다. 질문은: 개가 짖을 때 침입할 확률은 얼마입니까?
우리는 사건 A 가 밤에 개 짖는 것이고, 사건 B 는 도둑 침입이라고 가정한다. 그런 다음 일수별 P(A) = 3/7, P(B) = 2/(20*365) = 2/7300, P(A|B) = 0.9 입니다. 공식에 따르면 쉽게 결과를 얻을 수 있습니다: P (b | a).