基于贝叶斯网络推理的逼近理想解方案排序法

文章将贝叶斯网络推理技术应用在多属性决策中,先构造多属性决策问题的贝叶斯网络模型,再利用贝叶斯网络的双向推理功能,通过正向推理将复杂的关系网层层简化为父子节点关系,进而计算出各备选方案的属性值,在此基础上进行逆向推理,用条件概率的形式来量化的反应各方案与理想解之间的逻辑接近度,并依此给方案排序,最后通过具体算例表明方法的有效性和灵敏性。     

贝叶斯决策理论概述之二

四、贝叶斯定理在风险决策中的应用1．利用非抽样资料和贝叶斯定理进行决策。我们仍用上期所举的调试生产线的例子来介绍利用非抽样资料和贝叶斯定理进行决策的过程。从例中已知,如果调试后生产出的第1件产品为合格品,则该生产线调试成功的概率为96．6%。从表面来看这个概率已经很大,按说可以认为     

贝叶斯网络决策在房地产投资风险控制中的应用

文章结合总和一阶贝叶斯网络学习模拟,获得面向不同风险控制决策程度的房地产先验概率、后验概率及其对应的密度函数,从中比对不同投资风险控制效益对应的条件概率.结果表明,基于贝叶斯网络推理可以获得更具有确切显性特性的房地产投资风险控制决策信号;中层级获得了最高的测试值,最低的为高风险决策级.贝叶斯网络推理一定程度上削弱了原先的网络学习对投资风险控制的先验概率对关联强度的影响,应均衡房地产在风险控制绝对与管理之间的投资策略.     

基于改进贝叶斯网络的省级政府债务风险预警模型

利用格兰杰非因果关系检验确定贝叶斯网络节点,反映经济变量之间的影响方式。采用误判率最小原则,确定预警指标临界值。利用贝叶斯网络学习,确定贝叶斯网络节点的后验概率。利用贝叶斯网络推理,测算地方政府债务风险,计算预警指标变化对省级政府债务违约概率的影响。研究结果表明:财政收入/财政支出与GDP增速/债务增速是预警省级政府债务风险的最重要指标,保持债务依存度、GDP增速/债务增速和民间投资增速/政府债务增速在适度区间内,能够有效降低省级政府债务风险。     

基于贝叶斯网络的高校教师绩效评价方法

提出了采用基于贝叶斯网络推理技术的高校教师绩效评价方法.该方法以现有的绩效评价指标体系为基础,结合贝叶斯网络中多层隐类模型的构建原理,将评价指标体系中的各项指标转化为贝叶斯网络中的结点,并根据各级评价指标之间的逻辑关系将其转化为贝叶斯网络中的联接强度,可得到用于教师绩效评价的贝叶斯网络;将各项指标的评价分值作为证据输入到贝叶斯网络中,便能以概率形式评定参评教师的绩效水平.最后分析了教师绩效评价贝叶斯网络的四种典型应用模式.     

基于贝叶斯网稀疏结构学习的信用影响因素结构发现

面对海量高维信用数据,传统贝叶斯网络在刻画变量复杂结构和概率关系时遇到了挑战。尝试将基于multi-logit回归的离散贝叶斯网络稀疏方法用于个人信用影响因素结构关系的发现,实现从多维变量复杂关系中抓取重要结构关系;基于解路径探讨了用于结构发现的稀疏贝叶斯网络模型的选择标准,并比较了稀疏贝叶斯网络与经典贝叶斯网络结构学习的性能;结合领域先验知识进一步改进贝叶斯网络结构,定性分析多维变量存在的主要结构关系;在确定多维变量稀疏网络结构的基础上,采用贝叶斯后验估计获取模型参数,并利用贝叶斯网络推理定量分析关键变量对信贷客户类型的直接或间接影响。     

大数据背景下贝叶斯模型平均的理论突破与应用前景

大数据统计分析过程中常面临模型比较和选择的不确定性问题。贝叶斯模型平均(BMA)方法可以通过先验和后验概率度量模型不确定性,并利用后验概率对模型的结果进行加权平均,最终得到更稳健的估计结果。在回顾贝叶斯模型平均发展历程的基础上,介绍贝叶斯模型平均的基本原理,综述其在一些难点问题上的理论进展,并介绍大数据背景下贝叶斯模型平均的应用前景。贝叶斯模型平均与复杂数据分析方法相结合,可能成为大数据研究的新思路。     

基于贝叶斯网络分类的个人信用评估模型

1贝叶斯网络分类模型1.1贝叶斯分类原理设U=邀X,C妖是随机变量有限集,其中X=邀X1熏…熏Xn妖是属性变量集,C是类变量,取值范围为邀c1熏…熏cl妖,xi是属性Xi的取值。样本xi=穴x1熏…熏xn雪属于ci的概率,由贝叶斯定理可表示为:P穴C=cj｜X=xi雪=P穴cPj雪P穴x穴x1熏1…熏…熏x熏nx雪     

生鲜农产品供应链突发事件风险的评估模型

文章结合生鲜农产品供应链的特点和过程,将生鲜农产品供应链突发事件风险分为三类:农户生产风险、运营风险和需求突变风险。并在对上述风险因素分析的基础上,针对评估过程中的不确定性信息难以量化处理的问题,引入贝叶斯网络推理算法,构建了包含风险因素、状态、事件的生鲜农产品供应链突发事件贝叶斯网络风险评估模型。模型通过不确定性推理对突发事件的主要状态和损失后果进行预测评估,为生鲜农产品供应链突发事件风险评估提供了一种新的思路。     

贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型

文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策失误的风险更小。     

基于贝叶斯网络的高新企业融资风险评估模型

尽管高新企业有着非常好的发展前景,但融资难仍是高新企业发展面临的难题.基于贝叶斯网络构建了一种高新企业融资风险评估模型,能够将各种信息纳入同一网络结构,能够通过正向或者是逆向的推理来得到网络其他节点的后验概率.借助于非线性规划论的约束变尺度优化法建立融资结构优化模型,从而探讨出最为合理的企业融资结构.     

时间序列ARFIMA模型的贝叶斯预测分析

ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂.本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析.     

无失效数据的贝叶斯分析

对于无失效数据问题,文章利用多层先验分布给出了失效概率的多层贝叶斯估计,并证明其"保序性".     

模糊事件贝叶斯公式

文章讨论了模糊事件的概率及其基本性质,并通过对经典贝叶斯公式的推广,提出了模糊事件的贝叶斯公式.     

妙用贝叶斯统计三则

提到贝叶斯统计,人们就会立刻想到“逆概率”,然而在20世纪初,统计学家们都非常谨慎地避免使用“逆概率”。在一次皇家统计学会上,学者们对费歇尔的一篇早期论文进行讨论时,有人质疑他运用了“逆概率”,他坚定地为自己辩护,否认这项可怕的指控。在费歇尔的研究过程中,曾有好几次他差点儿就建立起一门新的统计学分支学科,但每次他都半途而废。“逆概率”的思想起源于18世纪后期,由英国牧师托马斯·贝叶斯发明,但就连贝叶斯本人也把相关的论文和分析结果搁置起来,直到其去世之后,这些论文才得以发表。可以说贝叶斯统计是在与经典统计的争论中…     

移动互联企业投资风险评估的拓展贝叶斯决策模型

文章提出了一种面向移动互联企业投资风险评估的拓展贝叶斯决策模型:从系统性风险和非系统性风险两个方面构建了移动互联企业投资风险评判指标体系,同时采用层次分析法计算得到了各个投资风险评判指标的权重;从隶属度模型构建方法、概率空间分解方法和贝叶斯概率确定技术三个方面详细阐述了拓展贝叶斯决策模型的实现过程.     

贝叶斯决策理论概述

贝叶斯统计学包括贝叶斯决策理论、贝叶斯估计及贝叶斯回归分析等内容。本文仅就贝叶斯决策理论的基本概念和方法作一简介。一、后验概率分布统计决策理论接是否抽取样本可分为先验和后验两种概率决策。先验概率决策所依据的先验概率分布是根据以往积累的资料和经验估计所确定的,并认为现在总体仍维持着这样的     

基于混合参数先验分布的贝叶斯因子分析

因子分析模型的贝叶斯推断是贝叶斯多元统计推断理论的重要组成部分。本文通过分析因子分析模型的统计结构,构造了模型参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理,结合模型样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;证明了因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布。实证研究结果表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析的结论与传统的因子分析之间存在显著性的差异。     

部分状态可见的隐马尔可夫模型状态序列的估计方法

本文考虑了部分状态可见的隐马尔可夫模型的状态序列估计问题,在分析了现有算法无法合理估计状态路径之后,以状态转移概率、观测概率和可见状态作为先验信息,通过贝叶斯分析计算可见状态前后向状态的后验概率,并给出初始条件和递推公式,运用动态规划递推得到每个观测值对应的最可能状态以及最可能的状态路径。最后,本文给出一个系统故障识别的应用例子,验证了所设计算法的可行性。     

基于贝叶斯方法的信用评级模型构建与违约概率估计

以贝叶斯方法为基础构建了信用评级和违约概率模型,指出金融机构利用已有评级信息提高债务人信用风险评估准确性的途径,并以单个债务人违约概率度量方法和Merton理论为基础,考虑异质性导致的宏观经济冲击对债务人的不同影响,度量资产组合违约风险。利用相关数据对贝叶斯模型应用给出例证,结果表明贝叶斯方法具有更为灵活的框架和较好的预测能力。