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

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/06 23:02:12
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

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
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.

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
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)

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 设X1,X2,…,Xn,…为独立同分布的随机变量序列,若( )时,则{Xi}服从契比雪夫大数定律.A) Xi的分布律为P{Xi=k}=1/(ek!) (k=0,1,2,…)B) Xi的分布律为P{Xi=k}=1/[k(k+1)] (k=1,2,…)C) Xi的概率密度为f(x)=1/[π(1+x^2)] (- 设随机变量X的概率分布为P{X=k}=e-1/K! 设随即变量X1,X2,X3,X4独立同分布,P{Xi=0}=0.6,P{Xi=1}=0.4(i=1,2,3,4)求行列式X1X4-X2X3的概率分布 如何求概率分布 设随机变量X1,X2,X3独立同分布,且Xi(i=1,2,3)的分布列为:P(Xi=k)=1/3 (k=1,2,3),求Y=max{X1,X2,X3}的数学期望 随机变量X,其P{X=K}=1/2K,K=1,2……,符合概率分布,试求P{X为偶数}的概率 后验概率,先验概率如何区分. 设随机变量X的概率分布为P(x=k)C/K!,C为常数,求E(X^2) 设随机变量X的概率分布为P(X=k)=k/15,k=1,2,3,4,5求P(1/2 设随机变量x的概率分布为P(x=k)=k/10(k=1,2,3,4),则P(1/2 求某概率分布的数学期望总体为ξ的概率分布 P(ξ=k)=(k-1)θ^2(1-θ)^(k-2) (k=2,3.) θ为常数 0 设随机变量X的概率分布为P{X=k}=Aλ^k/k!(k=1,2,3,…,λ>0)求常数A. 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=( ) 大学概率论,设x1,x2,...,x48为独立同分布的随机变量,共同分布为U(0,5),其算术平均为1/48ΣXi,试求概率p(2 概率求期望与方差.题目是:设随机变量X服从几何分布,其分布率为:P(X=k)=p(1-p)^(k-1),k=1,2,.,其中0 某人射击5次,命中率为0.6,则命中次数X的概率分布P{X=K}= 设离散型随机变量X的概率分布为 P{X=k }=ae^-k,k=1,2,...,是确定a的值