贝叶斯

题.基于此引入贝叶斯网络来解决，贝叶斯网络[2，3]，它是一种概率图型模型[4，5]，早在1990年Pearl就提出概率图模型(Probability Graph Model，PGM)，概率图模型是一种用图论的方式来表示变量间的概率依赖性的模型[6]，Pearl[7]认为一个有向无环图，只有在满足条件独立性并具有概率语义的情况下才能被称作为一个概率图模型.贝叶斯网的概率图模型是不确定性知识表示和推理的有效架构.但由于数据规模的越来越大，关系越来越复杂，一般

一、参数m 的贝叶斯估计对上式关于η，γ在（0，+∞）上积分后得到m的后验边际分布密度：取平方损失函数：其中，β=（β1，β2，β3）=（m，η，γ）为待估参数，d=（d1，d2，d3）为采取的决策。由贝叶斯理论可知，在平方损失函数下，m的贝叶斯估计为：由于β=（β1，β2，），L·（β），L（β）具有二阶混合偏导数，上式中的被积函数可化为eL·（β）与eL（β）的形式，则有近似公式：其中，Ω 为β的积分域， 分别为L·（β）和L（β）的最大值点。综上，由

本文主要是对贝叶斯网络的起源、发展、定义及分类等做一个简单介绍，使得有更加清晰的认识。关键词 贝叶斯网络 概述中图分类号：TP311 文献标识码：A1贝叶斯网络的起源和发展贝叶斯理论起源于Reverend Thomas Bayes发表的论文“关于几率性问题求解的评论”。20世纪50年代，以Robbins为代表提出了将经验贝叶斯方法和经典方法相结合，这引起统计界的广泛关注。1958年英国历史最悠久的统计学杂志Biometrika又一次全文刊登了Bayes的

)X分布参数的贝叶斯估计陈家清，王 玉，陈志强（武汉理工大学 理学院，武汉 430070）文章研究了Burr(α)X分布参数的各类贝叶斯估计问题。在熵损失函数下分别获得了参数的贝叶斯估计、经验贝叶斯估计、多层贝叶斯估计和E-Bayes估计。证明了参数经验贝叶斯估计的渐近最优性，讨论了参数多层贝叶斯估计和E-Bayes估计的稳健性，通过蒙特卡洛方法对各类估计的MSE进行了数值模拟和比较分析，结果表明：经验贝叶斯估计的均方误差最小，精度较高。Burr X分布；

谢宏斌【摘要】贝叶斯公式是概率論中很重要的公式，本文介绍贝叶斯公式的定义以及应用实例，以便在教学中更好地帮助学生更深入地理解该公式.【关键词】贝叶斯公式一、引言贝叶斯公式是概率论中重要的公式之一，主要用于计算比较复杂事件的概率，它实质上是加法公式和乘法公式的综合运用.贝叶斯公式出现于17世纪，从发现到现在，已经深入到科学与社会的许多个方面.目前，社会在飞速发展，市场竞争日趋激烈，决策者必须综合考察已往的信息及现状从而做出综合判断，决策概率分析越来越显示其重

程控制方法中，贝叶斯模型经常同连续决策模型一起，用来监测过程的最小预期成本。然而，贝叶斯方法的核心机理是统计方法，更加贴近统计过程控制。贝叶斯方法的核心是对经验数据的充分使用，并对其进行累积更新，从而获取更加全面的信息。这属于典型的统计过程控制方法。贝叶斯控制图起源于Girshick和Rubin[1]、Bathers[2]和Taylor[3,4]的研究成果。Tagaras[5,6]结合成本模型，提出了短周期运行过程的动态贝叶斯控制图。Makis[7]研究了

0047）关于贝叶斯统计之我见殷 羽（重庆工商大学派斯学院 重庆合川 401520；重庆师范大学 重庆沙坪坝 400047）贝叶斯统计和经典统计是现代数理统计的两大学派，两大学派的争论对现代统计理论的发展起到了积极的促进作用．本文通过贝叶斯统计和经典统计的比较，加深了人们对贝叶斯统计的认识．本文还从经济研究、精算保险研究两个方面介绍了贝叶斯统计的应用。贝叶斯统计；经典统计；经济研究；精算保险研究一、背景——贝叶斯学派的起源与发展简介在国际统计学术界中有贝叶

形状参数的经验贝叶斯推断[1]Johns M V Jr,Van Ryzin J.Convergence rates in empirial bayes two-action Problems 1:Discrete Case[J]. Ann.Math.Statist.,1971,42:1521-1539.[2]Johns M V Jr,Van Ryzin J.Convergence rates in empirial bayes two-action Pro