1) Bayesian collective-choice problem
贝叶斯集体选择
1.
This paper gives the Bayesian collective-choice problem and Bayesian bargaining problem of the virtual organization through analyzing the context from which virtual organization arise.
提出了虚拟组织的贝叶斯集体选择问题和贝叶斯讨价还价问题,指出了合作伙伴在虚拟组织中的相关策略;运用博弈方法分析了集体选择中的信息激励约束与参与约束,证明了贝叶斯讨价还价的区间和均衡的合作条件,论证了讨价还价问题中的合作失败成本与合作延误成本,以及两者之间的关系。
2) Bayesian posteriori model selection
贝叶斯后验模型选择
3) Bayesian model class selection
贝叶斯模型分级选择
5) Collective choice
集体选择
1.
In my opinion,equilibrium is also a kind of illusion,namely,endogenous uncertainty is the natural character of the collective choice.
而文章认为,均衡也是一种错觉:集体选择的结果存在内生的不确定性。
2.
Then according to the theory of collective choice, the enterprises will choose to make whether the private action or the collective action in the method of cost analysis.
从商会的起源来看,商会是有机辈生的一种制度安排,而从商会集体选择的行动来看,商会的经济运行空间或边界就在于市场失灵和政府失灵而出现的领域。
3.
This paper regards community participation as a collective choice and act, questions some important theoretical problems and makes a more in depth analysis by using some forward theories such as collective choice and welfare economics.
本文将社区参与视为一种集体选择和集体行动 ,运用集体选择、福利经济学等经济学前沿理论 ,对社区参与旅游发展的动力、社区参与如何形成最终意见、社区参与如何实现收入公平分配等理论问题进行了质疑和较深入的分析。
6) rough sets Bayes theorem
粗集贝叶斯定理
1.
The work introduced rough sets Bayes theorem and a combining rough sets reduction method.
为了对不完备信息进行有效识别,引入粗集贝叶斯定理,结合粗集约简识别方法,建立基于粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,归纳出不完备信息模式的一种统计意义上的识别方法。
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