贝叶斯统计方法.doc

文档介绍：贝叶斯方法
贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一
种分类手段，可是它的优势不只是在于高分类正确率，更重要的是，
它会经过训练集学习一个因果关系图（有向无环图）。如在医学领样本的信息）进行的统计推断，而贝叶斯统计是鉴于总体信息、样本信息和先验信息（即在抽样以前相关统计问题的一些信息，主要根源于经验或历史资料)进行的统计推断。贝叶斯统计是贝叶斯理论和方法的应用之一。
其基本思想是:假定对所研究的对象在抽样前己有一定的认识，常
用先验（Prior）散布来描绘这种认识，然后鉴于抽取的样本再对先验
认识作修正，获得后验散布，而各样统计推断都鉴于后验散布进行。
经典统计学的出发点是根据样本，在一定的统计模型下做出统计推
断。在取得样本观察值X以前，往往对参数统计模型中的参数。有某
些先验知识，对于的先验知识的数学描绘就是先验散布。贝叶斯统
计的主要特点是使用先验散布，经典统计学是鉴于总体信息（即总体
散布或总体所属散布族的信息）和样本信息（即从总体抽取的样本的
信息）进行的统计推断，而贝叶斯统计是鉴于总体信息、样本信息和先验信息（即在抽样以前相关统计问题的一些信息，主要根源于经验或历史资料)进行的统计推断。贝叶斯统计是贝叶斯理论和方法的应用之一。
其基本思想是:假定对所研究的对象在抽样前己有一定的认识，常
用先验（Prior）散布来描绘这种认识，然后鉴于抽取的样本再对先验
认识作修正，获得后验散布，而各样统计推断都鉴于后验散布进行。
经典统计学的出发点是根据样本，在一定的统计模型下做出统计推
断。在取得样本观察值X以前，往往对参数统计模型中的参数。有某
些先验知识，对于的先验知识的数学描绘就是先验散布。贝叶斯统
计的主要特点是使用先验散布，经典统计学是鉴于总体信息（即总体
散布或总体所属散布族的信息）和样本信息（即从总体抽取的样本的
信息）进行的统计推断，而贝叶斯统计是鉴于总体信息、样本信息和
先验信息（即在抽样以前相关统计问题的一些信息，主要根源于经验
或历史资料)进行的统计推断。贝叶斯统计是贝叶斯理论和方法的应
用之一。
其基本思想是:假定对所研究的对象在抽样前己有一定的认识，常用先验（Prior）散布来描绘这种认识，然后鉴于抽取的样本再对先验认识作修正，获得后验散布，而各样统计推断都鉴于后验散布进行。经典统计学的出发点是根据样本，在一定的统计模型下做出统计推断。
在取得样本观察值X以前，往往对参数统计模型中的参数
有某些先验知识，关
于的先验知识的数学描绘就是先验散布。贝叶斯统计的主要特点是使用先验散布，贝叶斯定理既合用于离散型随机变量，也合用于连续型随机变量，它形成了贝叶斯统计的基根源理和统计思想。
设事件A、B为试验E的两事件，由于A和B是