后验概率分布P(k|Xi),如何转换成前验概率P(k)的呢?(贝叶斯)
来源:学生作业帮 编辑:神马作文网作业帮 分类:数学作业 时间:2024/09/24 02:37:29
后验概率分布P(k|Xi),如何转换成前验概率P(k)的呢?(贝叶斯)
假设k是是被估计的参数,
Xi是X1,X2,X3.Xn的一个.
计算出来的后验概率需要转化成前验概率,再进入贝叶斯公式进行再进行计算,这样反复10000次,活得计算出来的前验概率P(k),
关键是,我每次计算出来的就是P(k|Xi),他与无条件的前验概率P(k)是什么关系,如何计算呢?
懂的人请赐教,不要粘贴大量的引文.
假设k是是被估计的参数,
Xi是X1,X2,X3.Xn的一个.
计算出来的后验概率需要转化成前验概率,再进入贝叶斯公式进行再进行计算,这样反复10000次,活得计算出来的前验概率P(k),
关键是,我每次计算出来的就是P(k|Xi),他与无条件的前验概率P(k)是什么关系,如何计算呢?
懂的人请赐教,不要粘贴大量的引文.
P(k|Xi)=P(kXi)/P(Xi)=[P(Xi|k)P(k)]/P(Xi)
第一个等号成立是基于条件概率公式
第二个也是由条件概率公式P(Xi|k)=P(kXi)/P(k)推出P(kXi)=P(Xi|k)P(k),用P(Xi|k)P(k)替换第一个等号后面的P(kXi),所谓贝叶斯公式,也是这么推导来的,只不过贝叶斯公式进一步用∑P(Xi|ki)P(ki)替换P(Xi)
第一个等号成立是基于条件概率公式
第二个也是由条件概率公式P(Xi|k)=P(kXi)/P(k)推出P(kXi)=P(Xi|k)P(k),用P(Xi|k)P(k)替换第一个等号后面的P(kXi),所谓贝叶斯公式,也是这么推导来的,只不过贝叶斯公式进一步用∑P(Xi|ki)P(ki)替换P(Xi)
设随机变量X的概率分布为P{X=k}=e-1/K!
概率统计矩法估计问题1,用矩法估计以下分布中的未知参数p(见图)p(ε=k)=p*(1-p)^(k-1) (1-p的k-
设随机变量X的概率分布为P(X=K)=C/K!,(K=0,1,2……),则EX^2=
设随机变量ξ的概率分布为P(ξ=k)=a5
设随机变量X的概率分布为P(X=k)=k/15,k=1,2,3,4,5.试求:(1)P(X=1
概率题:设离散型随机变量X的分布列为P{X=K}=b/k(k+1),k=1,2,…,则b=( )
设随机变量X的概率为P(X=k)=p^k(1-p)^1-k(k=0,1),则DX值为?
概率论题,离散型随机变量X的概率分布为P(X=k)=At^k(k=1,2,3.)的充要条件是()(A)t=(1+A)^-
一道概率题目设随机变量X的概率分布为(P=K)=a除以5的K次方,a为常数,k=1,2……,则a=?
事件A在一次实验中的概率是p 那呢N次实验发生K次的概率是
贝努利概率型公式Pn(k)=Cn^k*P^k*(1-P)^(n-k)的适用范围
在概率论中,知道x的概率满足几何分布,即P(x=k)=p*[q^(k-1)],求E(X^2)怎么求的啊