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1)  Bayesian model class selection
贝叶斯模型分级选择
2)  Bayesian posteriori model selection
贝叶斯后验模型选择
3)  Hierarchical Bayesian Mode
分层贝叶斯模型
1.
With rice yield data at county level of Jingzhou City Hubei Province from 1991 to 2007, the article models rice yield per hectare in past years and gets its prediction of year 2008 and 20,000 MCMC values by Hierarchical Bayesian Model and WinBUGS software, according to which it rates rice yield insurance in each county.
为探讨农作物区域产量保险费率厘定问题,文章利用湖北荆州市1991~2007年县级水稻单产数据,通过建立分层贝叶斯模型,并运用WinBUGS软件进行Gibbs抽样,得出荆州各县市历年水稻单产拟合数据、2008年预测值及其20000个马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟值,然后据此厘定各县市水稻区域产量保险费率。
4)  Bayes classification model
贝叶斯分类模型
1.
A multi-parameter Bayes classification model is then developed.
该文提出区分两类纤维的新方法,首先将显微摄像系统获取的纤维图像处理成单像素宽度的二值骨架图,通过该二值骨架图提取纤维鳞片的4个相对形状参数,构建贝叶斯分类模型。
5)  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。
6)  hierarchical Bayesian approach
分级贝叶斯
补充资料:贝特曼消费者选择的信息加工模型


贝特曼消费者选择的信息加工模型
Bettman's information-processing model of consumer's choice

  贝特曼消费者选择的信息加工模型(B ettman’5 information一proeessing modelof。onsumer,5 eh。ie。)把消费者的决策过程看成是一种信息加工过程。此模型认为,基于人的有限的信息加工容量,消费者在进行决策时,一般利用简单决策策略,将产品的复杂评价过程简化。用以描述决策过程的变量有:(1)加工容量。(2)动机(通过目标层次和干扰一扫描两种机制影响消费者选择的方向和强度,刺激消费者去搜寻信息,以便作出选择和评价)。(3)注意和知觉编码(刺激的选择与组织、解释过程)。(4)信息的获得和评价(包括内部的和外部的两种形式)。(5)记忆(提供己有信息和储存新习得信息)。(6)决策(在不同的选择和评价中所采用的不同策略)。(7)消费和学习过程(对使用体验的评价及其对未来决策的影响)。 (张玉峰撰马谋超审)
  
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参考词条