基于先验信息的贝叶斯统计检验和经典统计检验的比较

文章通过分析先验分布中的参数和经典统计检验的显著性水平,对贝叶斯统计检验和经典统计检验进行比较研究     

贝叶斯统计学假设检验的一种新方法

本文通过对隶属函数的集中度系数确定的探讨,将模糊数学应用于贝叶斯统计学而形成一种新的假设检验方法.     

假设检验：从P值到贝叶斯因子

本文简单介绍了经典统计学派和贝叶斯学派的假设检验,并对两个学派的假设检验进行了比较和述评,分析了两个学派假设检验方法的关系,指出应将两个学派的检验方法互为补充地结合使用。     

线性指数分布参数的经验贝叶斯检验收敛速度研究

文章在线性损失函数下导出了线性指数分布参数单调的贝叶斯检验函数,利用独立同分布样本情形概率密度函数及其导数的核密度估计构造了经验贝叶斯(EB)检验函数.在适当的条件下,获得了EB检验函数的收敛速度,该收敛速度可任意接近O(n-1),改进了文献中已有的结果.最后给出了一个满足文中主要结果的例子.     

抽样检验费用的贝叶斯分析方法

抽样检验使我们可以从抽检样本的结果来推断送检批总体的质量,从而在“接收”或“拒收”等不同行动中作出正确的选择.由此可见,抽样检验是具有一定的价值的.在市场经济中,谁掌握这种价值的分析估算方法,谁就能在这个环节获利较多或受损较少.古典的贝叶斯决策理论正是解决这个问题的有力工具.本文试以一个实际例子,详析抽检费用的贝叶斯分析方法.此法计算量较大,但若用计算机或带科学计算的计算器,并不难解决,故有实用价值.通过本文也可看到贝叶期决策理论的一般思路.某公司有机会购买一批旧碗.旧碗成箱销售,每箱为25只.每箱价格为32.5元.其中坏的碗每     

基于贝叶斯理论的小批量产品抽样检验方法

文章针对小批量产品抽样检验存在的样本量大、检验费用高等问题,研究了基于贝叶斯理论的抽样检验方法,该方法充分利用质量的历史信息,以费用最小为目标,在保证质量的前提下,尽可能减少所检验样品的个数,降低检验的工作量和成本.     

贝叶斯变量选择及模型平均的研究

对多元线性回归问题中的变量选择进行研究,改进现有的贝叶斯自适应抽样(BAS)方法,在实现整体不放回抽样的前提下,局部引进放回抽样的方法,通过数据仿真发现,同样进行贝叶斯模型平均(BMA),改进后的方法预测效果比改进前的BAS预测效果更好。     

贝叶斯因果图的构建与应用

贝叶斯网络及因果图的理论方法都已成为较成熟的分析及决策工具.在贝叶斯网络及因果图理论基础上提出构建贝叶斯因果图(BCM)具有可行性及必要性,既结合了二者的优点同时也回避了二者的缺点.文章给出了从因果图出发构建BCM的几个主要构建步骤及要解决的主要问题,同时以实例描述其构建过程.     

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。     

贝叶斯时间序列方法研究与应用评述

文章对贝叶斯时间序列方法的研究与应用现状进行了评迷,内容包括一元时间序列、多元时间序列及模型识别等三个方面,以期为该方面的研究与应用者提供参考.     

分层线性模型中的经验贝叶斯与完全贝叶斯方法及其比较

文章对基于最大似然估计(ML)和基于约束最大似然估计(REML)的经验贝叶斯方法(EB)进行了比较;指出了经验贝叶斯和完全贝叶斯方法各自存在的问题,并对两种方法进行了比较:给出了关于应用中如何选择推断方法的建议.     

基于前景理论与贝叶斯决策模型的彩民动机研究

利用贝叶斯决策模型解释了彩民的购买动机源于对中奖概率的高估,并给出了彩民在购买过程中的后验概率函数;同时结合前景理论指出彩民是有限理性的,并得出彩民会持续购买彩票的原因。     

基于贝叶斯的Bootstrap置信区间

在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估计量,并做了蒙特卡洛模拟比较,结果比经典区间估计方法和经典Bootstrap方法更优,并进行了实例分析。     

贝叶斯学派统计学家，频率学派统计学家和科学家

泛泛而论,19世纪统计学的主流是贝叶斯学派,20世纪统计学的主流是频率学派,至少大多数科学研究人员是这样认为的。21世纪,科学研究人员提出了更大规模的问题要统计专家解决,这些问题常包含数以百万计的数据以及数以千计的参数。而哪一种统计思想将在这些数据的统计分析中占有支配地位?根据一些最近的例子,笔者猜想,需要贝叶斯思想与频率思想的结合来适应日益浓厚的科学研究氛围。对于统计专家来说,不管是应用统计学专家还是理论统计学专家,这将是一个充满挑战的时期,它也将开辟统计应用研究的一个新纪元,并与Fisher,Neyman以及20世纪初的其他统计学巨人所处的历史时期相媲美。     

贝叶斯疾病制图的研究进展

疾病制图用于总结风险的空间和时间变异,为医疗资源配置及研究疾病病因提供了空间与时空视角.近年来,利用空间统计方法绘制疾病地图逐渐成为研究热点之一,其中以贝叶斯统计为基础的方法占据了研究的主体.文章旨在比较疾病制图中常用的经验贝叶斯与全贝叶斯方法并对贝叶斯疾病制图的研究进展进行梳理,为相关研究提供参考.     

寿命产品可靠度的贝叶斯估计

在与信息论中的熵函数有关的一种新的加权对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品可靠度的估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式并讨论了贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计,数值算例表明研究结果能为实际生产提供稳健性较高的估计形式。     

基于贝叶斯网络学习模型的客户关系管理研究

0引言CRM是客户关系管理(Custom er Relationship M anage-m ent)的英文缩写,它由全球最著名的IT分析公司G artenG roup发明以来,已经成为营销学术界及企业界研究的热点。CRM不是一个产品,也不是一个产品的组合,而是一种全新的商业理念。随着经济的全球化、多样化,企业之间的竞     

基于贝叶斯统计的股票市场结构突变研究

文章运用贝叶斯统计方法研究了我国股票市场结构突变点的问题,并在ARMA模型的基础上对突变点的位置进行推断.通过对2005年1月4日至2014年5月23日的上证综指日收益率序列的实证分析,找到了3个突变点发生的位置,结果表明它们分别对应我国股票市场重大的结构变化.     

基于贝叶斯方法的信用风险损失分布研究

现代商业银行进行经济资本配置时,采用的损失分布函数都存在严重的失真问题。运用贝叶斯方法,充分利用各种信息对正态分布形式的信用损失分布进行了修正,得到信用风险损失分布的优化模型,结果表明：修正后的信用风险损失分布具有较高的精度,从而为商业银行经济资本管理提供了一种很实用的管理工具。     

基于朴素贝叶斯分类的考试成绩监测机制研究

考试成绩是现阶段衡量高等院校学生质量的重要指标之一,本文利用数据挖掘技术,通过朴素贝叶斯分类方法,探索一种有效的监测学生考试成绩变化趋势的机制。