1) Bayesian statistics
贝叶斯大林统计
2) Bayesian statistics
贝叶斯统计
1.
Bayesian statistics in spatial epidemiology;
空间流行病学研究中的贝叶斯统计方法
2.
The parameter of this model was estimated successfully by Bayesian statistics and the estimated result is reliable.
成功地引入了贝叶斯统计法来估计该模型参数,并对其结果进行相关性和显著性分析,证明了估计结果的可靠性。
3.
A literature mining method combining the Bayesian statistics and related articles of PubMed is proposed in this paper.
随着生物医学文献的爆炸式增长,运用数据挖掘方法从文献中发现新知识受到越来越多学者的关注,本研究提出了将贝叶斯统计与PubMed提供的相关文献结合的文献挖掘方法。
3) bayes statistics
贝叶斯统计
1.
Application of Bayes statistics to reliability design of multileaf spring;
贝叶斯统计在多片板簧可靠性设计中的应用
5) Bayesian probability statistics
贝叶斯概率统计
6) bayes statistics
贝叶斯统计模型
补充资料：贝叶斯统计
| 贝叶斯统计 Bayes statistics 英国学者T.贝叶斯1763年在《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论，后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法，称为贝叶斯方法。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到 20世纪 30 年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。时至今日，其影响日益扩大。 贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布 。①先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。②后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。 |
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