1) Bayesian Likelihood Reasonable Prior
贝叶斯似然合理先验
2) posterior likehood prior
后验似然合理先验
3) prior Bayesian network
先验贝叶斯网络
4) Bayes maximum likelihood estimate
贝叶斯极大似然估计
5) experience Bayesian deduce
先验贝叶斯推断验证
1.
Based on actuality,the article introduces an evaluating method based on experience Bayesian deduce.
基于现状,提出了一种基于先验贝叶斯推断验证的评估方法,该方法不仅利用了先验贝叶斯推断验证法的优势,而且结合了二分查找算法的迭代理论,二者结合起来实现了真正意义上有效的高可靠性评估。
6) hierarchical bayesian prior distribution
多层贝叶斯先验分布
补充资料：贝叶斯公式
贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行修正提供了有效手段。在采样之前，经济主体对各种假设有一个判断（先验概率），设为，{}。
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
关于先验概率的分布，通常可根据经济主体的经验判断确定(当无任何信息时，一般假设各先验概率相同)，较复杂精确的可利用包括最大熵技术或边际分布密度以及相互信息原理等方法来确定先验概率分布。
当采样得到样本值后，当事人对各假设的判断(后验概率)为
，= 1， 2， %26#8230;， (5.5)
在实际经济生活中，信息搜寻工作不是一次就完成的。当信息搜寻进行到某一阶段，设已进行了 次采样( =1，2，%26#8230;)，此时经济主体对各假设的后验概率的认识为
=1， 2， %26#8230;， (5.6)
其中，表示在第次采样前对假设的判断，当 =1时即表示第一次采样前的先验概率，从而式(5.5)变成式(5.6)的一个特例，即，将其记为。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条