消费者购买决策的贝叶斯统计分析
消费者购买决策的贝叶斯统计分析
科学技术大规模进步,导致了更加激烈的市场竞争,消费者的偏好和需求也变得丰富多样。为了更有效地满足目标市场的需求,企业需要全面分析消费者的购买决策行为,认识目标市场消费者的需求,从而更有效地进行市场细分,更加精确地定位目标市场。关于消费者的购买决策问题,从购前决策和购后满意度视角分析,主要解决了过度离散、无法进行个体参数估计和小样本等问题。本文从消费者购前决策的总体参数估计、购前决策的个体参数估计以及购后顾客满意度三个方面,利用贝叶斯理论和方法,对消费者购买决策进行理论和应用的研究。
理论部分主要进行以下研究:第一,利用贝叶斯独特的理论优势,有效地解决了数据获取困难或者存在过度离散等问题,通过消费者购前决策总体参数估计的贝叶斯logit模型分析,有效优化传统理论模型。第二,针对实际消费者购前决策个体参数无法估计的问题构建了分层贝叶斯随机效应模型,有效地解决了个体消费者数据不足的问题,避免了传统研究方法由于自由度过低而无法进行个体参数最小二乘估计的情况,同时在建模过程中使用一个连续的总体分布来描述个体消费者之间的偏好差异性,对消费者偏好行为研究中的不确定性进行综合评估。第三,在小样本的条件下,通过结构方程模型的构建,使用贝叶斯方法对顾客满意度的影响因素进行了研究,并利用基于多级评分的贝叶斯估计得到了顾客满意度的最终得分。第四,详细介绍了贝叶斯方法和多层贝叶斯方法在消费者购买决策研究中的应用基础,使更多的研究人员和实践者认识到贝叶斯方法的独特优势,同时将贝叶斯理论应用到实际消费者购买决策中,实现了理论与实际的结合,对贝叶斯理论在消费者购买决策领域的推广起到了一定作用。
在应用研究部分,使用贝叶斯和分层贝叶斯模型方法对实际消费者购买数据进行了实证分析,有效解决在企业制定市场营销策略所遇到的数据过度离散、无法进行个体参数估计和小样本等问题,进一步完善了国内消费者购买决策的研究方法。在消费者购前决策总体参数估计的实证研究中,根据消费者策略、成本策略、便利策略和沟通策略的4C营销组合对咖啡杯公司开展全方位市场营销活动进行了阐述;在消费者购前决策总体参数和个体参数同时估计的实证研究中,构建了分层贝叶斯随机效应模型中,不仅得到了酸奶各属性的平均效用分值和人口特征变量对效应分值的影响,而且还获得个体消费者的酸奶效用分值估计,从而
可以合理地划分消费者群子市场,通过改进酸奶的属性组合来确立子市场的优势,精确进行市场定位;在分析消费者购后顾客满意度时,给出了提高美特斯邦威顾客满意度的有效途径,并得到了顾客满意度的贝叶斯估计得分。本文阐述了贝叶斯在消费者购买决策中的应用基础,并进行了实证的应用研究,具有一定的创新性。第一,传统方法面对消费者购前决策中存在的参数异质性和样本数量限制的问题通常具有不确定性,无法同时获得总体和个体的参数估计。
而本文构建了消费者购前决策的分层贝叶斯随机效应模型,不仅得到了所有被调查者中的平均效用分值估计、系数矩阵和协方差矩阵,而且可以进行个体消费者效用分值的估计,为更有效定位目标市场奠定了基础;第二,面对小样本条件下传统极大似然法或广义最小二乘法不稳健的情况,本文构建了休闲服装的结构方程模型,并使用贝叶斯方法对小样本数据进行了估计。又由于协方差结构方程模型无法估计出消费者购后顾客满意度的最终得分,再引入基于多级评分的贝叶斯方法,分别使用三种先验分布对顾客满意度的贝叶斯估计进行了计算;第三,由于过度离散数据容易低估参数估计的标准误,并产生不精确的显著性检验。本文构建了贝叶斯logit模型,利用完整的贝叶斯估计、评价和预测进一步丰富了消费者购前决策的研究体系,有效地解决了消费者购买决策中存在的过度离散问题,并为企业市场营销策略的制定提供理论支持和实务建议。
决策分析的论文
关于决策分析的论文 选择方案的一般原则，也就是指导人们选择行动方案的一般原则。被称为决策准则。传统的决策理论认为，决策者是“理性人”或“经济人”，在决策时他们受“最优化”的行为准则支配，应当选择“最优”方案。 现代决策理论认为，由于决策者在认识能力和时间、成本、情报来源等方面的限制，不能坚持要求最理想的解答，常常只能满足于“令人满意的”或“足够好的”决策。因此。实际上人们在决策时并不考虑一切可能的情况，而只考虑与问题有关的特定情况，使多重目标都能达到令人满意的、足够好的水平，以此作为行动方案。下面举例来详细说明决策分析中的乐观主义决策和悲观主义决策两种方法。 举例：某城市需建立垃圾焚烧炉，并用来发电，提供给附近工业新区用电，制定了三种方案：A1方案，引进进口炉；A2方案，引进国外厂商部分先进技术，国内生产；A3方案，采用国产焚烧炉。其中进口炉由于采用了先进技术，对垃圾中町燃烧热值利用较高，因此发电量较高，当然单位废物运行成本也高；国产炉由于技术不成熟，对于同样垃圾发电量要低，但是运行成本低；A2方案炉子发电量和运行成本居于二者之间。由于工业新区刚刚建立，对于其发展前途和发展规模缺乏必要资料和准确预测，因此对于其将来企业数以及用电量无法进行有效估计，因此有可能出现进口炉发电量虽大，但是面对状态N3，多生产的电卖不出去，而处理成本较高，因此可能亏本，如表3—1所述(一200)，但是也有可能在状态N1下有较大收益，处理成本由卖电所抵消同时产生效益，因此收益受到未来发生自然状态影响，其他方案同样也是如此，这就需要做出一个科学合理的决策。 (1)乐观主义原则 采用这种方法的决策者一般为敢担当风险的人，决不放弃任何一个获得好结果的机会。 具体方法是：找出不同自然状态下的最好效益值，再从中选取出有最大收益的所对应方案为所求的决策方案，见表3—2。
中国月度工业增加值的估算
中国月度工业增加值的估算 赵永亮余道先 （盐城工学院经济学院，武汉大学经管学院） 载于《统计与决策》2015年第14期 摘要：工业增加值是国民经济核算的一项重要基础性指标，对宏观经济形势分析具有重要意义。本文尝试了月度工业增加值的多种估算方法，采用工业增加值增速、价格指数、工业总产值、工业销售产值等指标数据，推算出1994年1月至2013年12月的实际工业增加值和名义工业增加值，在一定程度上解决了工业增加值数据缺失问题。 关键词：月度数据名义工业增加值实际工业增加值定基PPI 0 引言 工业增加值是国民经济核算的一项基础性指标，根据国家统计局统计指标诠释，工业增加值是指工业企业全部生产活动的总成果扣除了在生产过程中消耗或转移的物质产品和外购劳务价值后的余额；是工业企业生产过程中新增加的价值。工业增加值是短期最重要的经济指标之一，对判断宏观经济走势以及宏观经济分析具有重要意义。但到目前为止，中国没有公布实际工业增加值月度数据（或以不变价格衡量的月度数据），而名义工业增加值数据在2006年11月以后也已经停止公布，继续公布的数据有工业增加值可比增速、工业分大类行业增加值增长速度等相关指标。 图1 工业增加值可比增速与名义工业增加值 数据来源：CEIC、国家统计局网站 根据本文的统计，中国工业增加值月度数据或其相关数据统计口径经历过五次调整，时间分别为1998年、2004年、2005年、2007年和2011年。最近一次调整将规模以上工业企业起点标准由原来的年主营业务收入500万元提高到年主营业务收入2000万元。统计口径频繁调整、各项统计数据序列不完整等问题给中国工业增加值数据序列估算带来难题。本文试着分析与月度工业增加值相关的数据序列，估算得出中国1994年以后完整的实际工业增加值数据序列和名义工业增加值数据序列。本文数据搜寻范围以及数据来源渠道为中国官方渠道、国际组织及部分数据库。具体包括国家统计局网站，中国人民银行网站，官方发布的
统计预测和决策(2015最全版)
一、名词解释 第一章 ①预测：根据过去和现在估计预测未来。 ②统计预测：属于预测方法研究的范畴，即如何利用科学的统计方法对事物的未来发展进行③定量推测，并计算概率置信区间。 第二章 ①定性预测：是指预测者依靠熟悉业务知识、具有丰富经验和综合分析能力的人员与专家，根据已掌握的历史资料和直观材料，运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展做出性质和程度上的判断，然后再通过一定形式综合各方面的意见，作为预测未来的主要依据。 ②主观概率：是人们对根据几次经验结果所做的主观判断的主观判断的量度。 ③客观概率：是根据事件发展的客观性统计出来的一种概率。 ④相互影响法：是从分析各个事件之间由于相互影响而引起的变化，以及变化发生的概率，来研究各个事件在未来发生的可能性的一种预测方法。 第三章 ①残差：预测值与真实值的离差 ②可绝系数：衡量自变量与因变量关系密切程度的指标，表示自变量解释因变量变动的百分百比。 ③相关系数：测定拟合优度的指标，相关系数平方等于可绝系数。 ④非线性回归预测法：在社会现实经济活动中，很多现象之间的关系并不是线性的，这时就要选配适当类型的曲线，即非线性回归预测。 ⑤拟合优度：衡量回归直线拟合效果的指标 ⑥自相关系数：是衡量同一变量不同时期的数据之间相关程度的指标。 ⑦D-W：检验模型是否存在自相关的一个有效方法，其计算公式为：D—W=∑(ui-ui-1)^2/∑ui^2,其中ui=yi-^yi.根据经验D-W统计量在1.5~2.5之间表示没有显著自相关问题。 第四章 ①不规则变动因素：又称随机变动，它是受各种偶然因素影响所形成的不规则变动。 ②趋势外推法：用时间t为自变量，时序数值y为因变量，建立合适的趋势模型，并赋予时间变量t所需要的值，从而得到相应时刻的时间序列未来值。 ③图形识别法：通过绘制以时间t为横轴，时序数据为y轴的散点图形，并将其与各种函数曲线模型比较，选择最为合适的模型。 ④差分法：利用差分把数据修匀，使非平稳的序列达到平稳序列。同时与各类模型差分特点进行比较，选择合适的模型。 ⑤标准误差：预测值与真实值的离差平方和的平均数的平方根。 ⑥ 第五章 ①一次移动平均法：收集一组观测值，计算这组观测值的均值，利用这一均值作为下一期的预测值。 ②一次指数平滑法：利用前一期的预测值Ft代替Xt-N得到预测的通式：Ft+1=aXt+(1-a)Ft.
管理统计学实际应用
中原工学院信息商务学院《管理统计学》 考查课专业论文 管理统计学的实际应用 学生姓名：张彦龙 学院：商学系 专业班级：ZB信管162 专业课程：管理统计学 任课教师：朱伟 2016 年12 月19 日
摘要 管理统计学是一门以经济管理理论为基础，以统计学方法和理论研究管理问题、经济问题的应用性学科，是研究如何收集、整理。分析和解释涉及社会、经济、管理问题的数据，并对研究对象进行统计推断的一门科学。通过探索数据的内在规律性帮助人们做出有效地决定。本文主要利用其方法与特性分析在市场预测、风险决策中的应用。 关键词：统计学、分析、数据、预测、风险
一、统计方法在证券投资风险中的应用 投资分析的目的在于尽可能地提高投资收益，为此从可选择的投资资产中(股票、债权，包括外汇在内的外国证券)，进行资产选择操作，在控制风险的同时追求收益的最大化。但股价、汇率、利息等金融资产的变动现象大多是多次元的，要从这些变动中找出其中的规律，就必须利用统计学的方法将大量的数据进行分组，反复实验，寻找数据出现的频率来获得必要的信息。 （一）什么是证券投资，有何风险？ 证券投资是一个风险与收益共存的投资过程，证券投资风险指因未来的信息不完全或不确定而未来带来投资经济损失的可能性。不仅包含可能给人们带来的直接损失，还包括可能带来的相对损失以及潜在损失。 （二）证券投资风险特性 证券投资风险通常表现出一下几点常见的特性： 1.普遍性和客观性 即证券投资风险是伴随着投资活动客观普遍存在的。 2.偶然性和必然性 即证券投资风险存在着大量风险发生必然性，与具体风险发生的偶然情况。 3.可变性 即证券投资风险并不是一成不变的，随着投资活动进行有可能风险会转移、缩小或扩大。 4.多样性 即证券投资风险随着各式各样投资活动的进行常伴随着多变的风险。 5.可防范性 即尽管证券投资风险是客观存在的，同时又带有不确定性，甚至达到一定程度后更具危害性，但我们仍然可以采取一定的方法来防范和规避证券投资风险，尽可能避免或减小风险带来的损失和危害。 （三）统计学方法如何在证券投资风险管理中应用 1. 在证券投资风险管理中量化统计的应用 随着统计科学中量化理论研究结果的不断深化，与此同时，M arkow itz 的证券投资组合理论在实际证券投资活动中的应用也日益广泛，理论也逐渐完善起
贝叶斯决策模型与实例分析报告
贝叶斯决策模型及实例分析 一、贝叶斯决策的概念 贝叶斯决策，是先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法。 风险型决策是根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率（称为先验概率），然后采用期望效用最大等准则来确定最优决策方案。这种决策方法具有较大的风险，因为根据历史资料或主观判断所确定的各种自然状态概率没有经过试验验证。为了降低决策风险，可通过科学试验（如市场调查、统计分析等）等方法获得更多关于自然状态发生概率的信息，以进一步确定或修正自然状态发生的概率；然后在利用期望效用最大等准则来确定最优决策方案，这种先利用科学试验修正自然状态发生的概率，在采用期望效用最大等准则来确定最优方案的决策方法称为贝叶斯决策方法。 二、贝叶斯决策模型的定义 贝叶斯决策应具有如下容 贝叶斯决策模型中的组成部分： ) ( ,θ θP S A a及 ∈ ∈。概率分布S P∈ θ θ) (表示决策 者在观察试验结果前对自然θ发生可能的估计。这一概率称为先验分布。 一个可能的试验集合E，E e∈，无情报试验e0通常包括在集合E之。 一个试验结果Z取决于试验e的选择以Z0表示的结果只能是无情报试验e0的结果。 概率分布P(Z/e,θ)，Z z∈表示在自然状态θ的条件下，进行e试验后发生z结果
的概率。这一概率分布称为似然分布。 c 以及定义在后果集合C的效用函数u(e,Z,a,θ)。 一个可能的后果集合C，C 每一后果c=c(e,z,a,θ)取决于e,z,a和θ。.故用u(c)形成一个复合函数u{(e,z,a,θ)}，并可写成u(e,z,a,θ)。 三、贝叶斯决策的常用方法 3.1层次分析法(AHP) 在社会、经济和科学管理领域中，人们所面临的常常是由相互关联，相互制约的众多因素组成的复杂问题时，需要把所研究的问题层次化。所谓层次化就是根据所研究问题的性质和要达到的目标，将问题分解为不同的组成因素，并按照各因素之间的相互关联影响和隶属关系将所有因素按若干层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。 3.1.1层次分析模型 最高层：表示解决问题的目的，即层次分析要达到的目标。 中间层：表示为实现目标所涉及的因素，准则和策略等中间层可分为若干子层，如准则层，约束层和策略层等。 最低层：表示事项目标而供选择的各种措施，方案和政策等。 3.1.2层次分析法的基本步骤 (l) 建立层次结构模型 在深入分析研究的问题后，将问题中所包括的因素分为不同层次，如目标层、指标层和措施层等并画出层次结构图表示层次的递阶结构和相邻两层因素的从属关系。 (2) 构造判断矩阵 判断矩阵元素的值表示人们对各因素关于目标的相对重要性的认识。在相邻的两个层次中，高层次为目标，低层次为因素。 (3) 层次单排序及其一致性检验 判断矩阵的特征向量W经过归一化后即为各因素关于目标的相对重要性的排序权值。利用判断矩阵的最大特征根，可求CI和CR值，当CR<0.1时，认为层次单排序的结果有满意的一致性；否则，需要调整判断矩阵的各元素的取值。 (4) 层次总排序 计算某一层次各因素相对上一层次所有因素的相对重要性的排序权值称为层次总排序。由于层次总排序过程是从最高层到最低层逐层进行的，而最高层是总目标，所以，层次总排序也是计算某一层次各因素相对最高层（总目标）的相对重要性的排序权值。 设上一层次A包含m个因素A1,A2,…,A m其层次总排序的权值分别为a1,a2,…,a m；下一层次B包含n个因素B1,B2,…,B n，它们对于因素A j(j=1,2,…,m)的层次单排序权值分别为：b1j,b2j,…,b nj（当B k与A j无联系时，b kj=0），则B层次总排序权值可按下表计算。 层次总排序权值计算表
中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解(统计与决策)资料.精讲
中国区域间生产效率差异和TFP增长率分解：1978-2007 李国璋1，周彩云2，江金荣3 （兰州大学经济学院,甘肃兰州 73000 ） 【摘要】本文使用数据包络分析方法，利用整理出来的面板数据，分时段分区域考察了1978-2007年间，中国30个省区市的生产效率水平，同时分析了TFP 增长率及其组成。本文的结论是：（1）1978-1990期间，我国的平均生产效率水平是上升的，但1990年代以后呈下降特点；且东部平均生产效率水平大于中、西部。（2）效率改进和技术进步均是我国TFP增长的重要来源，不过在不同的时段，二者地位不一。（3）东部的TFP增长率大于中、西部；但是各区域TFP 增长的主要来源不同。 【关键词】生产效率;全要素生产率;技术进步;区域经济差距;追赶效应 一引言 改革开放以来，我国经历了一系列的制度变革，在从计划经济往市场经济过度的过程中，我国的经济发展取得了举世瞩目的“东方奇迹”。从1978年到2007年间，我国国内生产总值增长了14倍（1978年不变价），年平均经济增长率达到9.8%，但是经济增长方式的粗放以及区域经济差距的扩大却成为我国经济增长过程中不能回避的问题。尤其是区域经济差距自90年代以来扩大非常明显（王小鲁、樊纲，2004），并越来越成为政府和学者关注的重要问题，而与之伴生的则是探讨区域经济增长差异成果的大量涌现。其中，有学者从诸如投入要素、经济结构、资源禀赋、地理位置、政策和制度以及历史文化因素等方面来解释区域差距的现状和成因（张吉鹏、吴桂英，2004）；而全要素生产率增长作为经济增长的核心自然也成为分析区域经济差距的重要途径，有的学者甚至认为全要素生产率差异才是我国地区差距的主要决定因素（彭国华，2005；李静，2006；郭庆旺等，2005）。 总体说来，我国学者对区域全要素生产率的探索和研究是相当多的，大量关于区域TFP增长率的研究集中于对其的测算与分解上，且在此基础上引入人力资本、制度变迁等影响因素分析，以加深对区域TFP增长（包含效率改进与技术进步）差异的认识，并由此进一步加深对地区差距的认识。庞瑞芝等（2008）对其进行了总结，并将其分为六大类。不过这些研究由于其研究角度、使用的数据以及分析方法的差异使得结果不尽相同，即使在单纯对区域TFP增长率的估算与分解上也区别较大，如颜鹏飞等（2004）认为1978—2001年间效率改进是我国区域TFP增长的主要来源，更多的研究却认为主要是技术进步而非生产效率改进支撑了改革开放以来中国全要素生产率的增长（郭庆旺等，2005；卢艳等，2008；赵家章，2009）。由此可见，虽然全要素生产率水平和增长的区域差异是地区差距形成与扩大的重要成因已是普遍认同的观点，但是在其具体的分解及解释上却未达成共识。 本文拟在利用最新的统计资料对数据进行重新整理并进一步延伸的基础上，运用数据包络分析（DEA）方法，对我国1978-2007年间，30个省、市、自治区（重庆合入四川）的TFP增长及其组成进行考察；并在此之前对生产效率①水平的时空差异进行研究，以期对改革开放以来的中国经济增长及地区差距问题有一些新的认识和结论。 ①生产效率表现为，在给定投入水平下，生产点离生产前沿面的相对距离。
贝叶斯决策分析文献综述
管理决策分析 贝叶斯决策分析文献综述 单位：数信学院管理07 小组成员：0711200209 王双 0711200215 韦海霞 0711200217 覃慧 完成日期：2010年5月31日
有关贝叶斯决策方法文献综述 0． 引言 决策分析就是应用管理决策理论，对管理决策问题，抽象出系统模型，提出一套解决方法，指导决策主体作出理想的决策。由于市场环境中存在着许多不确定因素 ,使决策者的决策带有某种程度的风险。而要做出理想的抉择，在决策的过程中不仅要意识到风险的存在，还必须增加决策的可靠性。在风险决策中，给出了很多如何确定信息的价值以及如何提高风险决策可靠性的方法。根据不同的风险情况，要采取不同的风险决策分析的方法。贝叶斯决策分析就是其中的一种。 1．贝叶斯决策分析的思想及步骤 从信息价值的经济效用的角度，讨论贝叶斯公式在风险决策中的应用。首先根据期望值原则，以先验概率为基础，找到最优方案及其期望损益值和风险系数，然后用决策信息修正先验分布，得到状态变量的后验分布，并用后验分布概率计算各方案的期望损益值,找出最满意方案,并计算其风险系数（这里计算的风险系数应比仅有先验条件下计算的风险系数要小)，最后求出掌握了全部决策信息值的期望损益值。用全部决策信息值的期望损益值减去没有考虑决策信息时的期望收益，就得到了决策信息的价值。 步骤如下： （1）已知可供选择的方案，方案的各状态概率，及各方案在各状态下的收益值。 （2）计算方案的期望收益值，按照期望收益值选择方案。 （3）计算方案的期望损益标准差和风险系数。运用方案的风险系数来测度其风险度，即得到每个方案每一单位期望收益的离散程度指标。该指标越大，决策风险就越大。期望损益标准差公式： ∑=-= n 12A )()(i i Ai x P EMA CP δ 风险系数： )() (1i i u E u D V =δ （4）利用贝叶斯公式对各种状态的概率进行修正。先算出各个状态下的后验概率，计算掌握了决策信息后的最满意方案的期望收益值和风险系数，最后算出信息的价值。 2． 贝叶斯决策分析的应用领域 2.1 港口规划等问题 港口吞吐量()i s 与其预测出现的现象()j z 为相互独立的事件。事件,i j s z 发生的概率分别是()i P s 、()j P z 。在事件j z 发生的条件下，事件i s 发生的概率为(/)i j P s z 。运用贝叶斯公式进行事件的原因分析和决策。根据贝叶斯定理可求得
贝叶斯估计方法学习感想及看法
关于贝叶斯估计方法学习感想及看法 经过半学期的课程学习，终于在参数估计这部分内容的学习上有了个终结。参数估计方面的学习主要分了经典学派的理论和贝叶斯学派的理论。在参数估计上经典学派运用的是矩法和极大似然估计，贝叶斯学派用的当然就是Bayes 估计。经典学派的学习在本科学习比较多，而Bayes 方法对我来说算是个新知识，在此只对Bayes 统计方法做个小结，然而由于知识有限性，只能粗略地从讲义中对Bayes 估计总结点观点出来。 贝叶斯统计中除了运用经典学派的总体信息和样本信息外，还用到了先验信息，其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，可以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，而不能再涉及本分布。可以看出Bayes 统计模型的特点是将参数θ视为随机变量，并具有先验分布H(θ)。Bayes 统计学派与经典学派的分歧主要是在关于参数的 认识上的分歧，经典学派视经典学派视θ为未知常数；而Bayes 学派视θ为随机变量且具有先验分布为随机变量且具有先验分布。两个学派分歧的根源在于对于概率的理解。经典学派视概率为事件大量重复实验频率的稳定值；而Bayes 学派赞成主观概率，将事件的概率理解为认识主体对事件发生的相信程度。个人认为将θ视为随机变量且具有先验分布具有实际意义，这也算Bayes 学派在二百年时间不断发展的一个前提。 然后用数学计算的观点来看看Bayes 估计： 一切估计的目的是要对未知参数θ作统计推断。在没有样本信息时，我们只能依据先验分布对θ作出推断。在有了样本观察值1(,,)n X x x = 之后，我们应依据(,)h X θ对θ作出推断。若把(,)h X θ作如下分解： ()(,)|()h X X m X θπθ= 其中()m X 是X 的边际概率函数： ??ΘΘ ==,)()|(),()(θθπθθθd X p d X h X m 它与θ无关，或者说)(X m 中不含θ的任何信息因此能用来对θ作出推断的仅是条件分布)|(X θπ，它的计算公式是：)|(X θπ=(,)h X θ/()m X 。 贝叶斯统计学关键是首先要想方设法先去寻求θ的先验分布h （θ），先验分布的确定方法有客观法，主观概率法，同等无知原则，共轭分布方法，Jeffreys
贝叶斯统计教学大纲
《贝叶斯统计》课程教学大纲 课程编号：0712020219 课程基本情况： 1. 课程名称：贝叶斯统计 2. 英文名称：Bayesian Statistics 3. 课程属性：专业选修课 4. 学分：3 总学时：51 5. 适用专业：应用统计学 6. 先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计 7. 考核形式：考查 一、本课程的性质、地位和意义 《贝叶斯统计》是应用统计分析的一门专业选修课。贝叶斯统计是当今统计学的两大学派之一，主要研究参数随机化情况下，统计分布参数的估计、检验，以及线性模型参数的统计推断，课程教学主要内容是贝叶斯统计推断的主要思想，重点是对概念、基本定理和方法的直观理解和数学模型的建立。 二、教学目的与要求 通过对贝叶斯统计的学习，使学生掌握贝叶斯统计推断的基本思想与方法，能够利用所学的理论与方法，对常用统计分布进行贝叶斯分析，了解这些方法在金融经济、风险管理与决策中的应用，为后续专业课程的学习打下良好的专业基础。 三、课程教学内容及学时安排 按照教学方案安排，本课程安排在第5学期讲授，其中课内讲授38学时，习题课13学时，具体讲授内容及学时安排见下表： 四、参考教材与书目 1.参考教材 茆诗松，汤银才，贝叶斯统计，第二版，中国统计出版社，2012 2. 参考书目 [1] 张尧庭、陈汉峰，贝叶斯统计推断，科学出版社，1991 [2] Kotz S、吴喜之，现代贝叶斯统计，中国统计出版社，2000 [3] 言茂松，贝叶斯风险与决策工程，清华大学出版社，1988 [4] Berger J O.，贝叶斯统计与决策，第二版，中国统计出版社，1998
第1章先验分布与后验分布(8学时) 【教学目的与要求】 1. 了解贝叶斯统计思想的历史背景、基本观点及其基本学术思想内涵； 2. 掌握先验分布和后验分布的概念； 3. 掌握计算后验分布的技巧； 4. 掌握贝叶斯公式的密度函数形式、共轭先验分布的计算及其优缺点、超参数的确定方法； 5. 了解多参数模型和充分统计量. 【教学重点】 1. 贝叶斯统计的三种信息； 2. 先验分布的确定、后验分布的计算； 3. 贝叶斯公式的密度函数形式，共轭先验分布的计算； 4. 超参数的确定方法. 【教学难点】 多参数模型和充分统计量. 【教学方法】 讲授法、研讨性教学 【教学内容】 1. 三种信息； 2. 贝叶斯公式； 3. 共轭先验分布； 4. 超参数的确定； 5. 多参数模型； 6. 充分统计量. 【教学建议】 通过本章内容的学习，引导学生熟练掌握先验分布和后验分布的概念，深刻理解贝叶斯公式的三种基本形式、分布密度的核、充分统计量、共轭分布等基本概念，理解贝叶斯假设的基本内容，熟练掌握计算后验分布的技巧，掌握确定超参数的基本方法，了解多参数模型，能用这些基本的方法解决一些简单的实际问题。 第2章贝叶斯推断(8学时) 【教学目的与要求】 1. 理解条件方法的基本思想； 2. 掌握用贝叶斯方法求解点估计和区间估计； 3. 掌握假设检验的基本方法； 4. 了解贝叶斯预测的基本方法和似然原理. 【教学重点】 1. 应用最大后验估计法和条件期望估计法求解点估计和区间估计； 2. 贝叶斯假设检验的基本方法. 【教学难点】 假设检验的基本方法、贝叶斯预测的基本方法和似然原理. 【教学方法】 讲授法、研讨性教学 【教学内容】 1. 条件方法； 2. 估计；
统计预测与决策-复习题
复习题 一、单项选择题 1 根据经验D-W统计量在（）之间表示回归模型没有显著自相关问题。 A 1.0-1.5 B 1.5-2.5 C 1.5-2.0 D 2.5-3.5 2 当时间序列各期值的二阶差分相等或大致相等时,可配合( ) 进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 3 灰色预测是对含有（）的系统进行预测的方法。 A 完全充分信息 B 完全未知信息 C 不确定因素 D 不可知因素 4 不确定性决策中“乐观决策准则”以（）作为选择最优方案的标准。 A 最大损失 B 最大收益 C 后悔值 D α系数 5 贝叶斯定理实质上是对（）的陈述。 A 联合概率 B 边际概率 C 条件概率 D 后验概率 6 时间序列的分解法中受季节变动影响所形成的一种长度和幅度固定的周期波动称为 （）。 A 长期趋势 B 季节趋势 C 周期变动 D 随机变动 7 下列方法中不属于定性预测的是（）。 A 趋势外推法B主观概率法C领先指标法 D 德尔菲法 8 当时间序列各期值的一阶差比率（大致）相等时,可以配( )进行预测。 A 线性模型B抛物线模型C指数模型D修正指数模型 9 贝叶斯决策是根据（）进行决策的一种方法。 A 似然概率 B 先验概率 C 边际概率 D 后验概率 10 经济景气是指总体经济成（）发展趋势。 A 上升 B 下滑 C 持平 D 波动 二、多项选择题 1 构成统计预测的基本要素有（）。 A 经济理论B预测主体C数学模型D实际资料 2 统计预测中应遵循的原则是（）。 A 经济原则B连贯原则C可行原则 D 类推原则 3 按预测方法的性质，大致可分为（）预测方法。 A 定性预测 B 情景预测C时间序列预测D回归预测 4 ARMA模型的三种基本形式是（） A 自回归模型 B 移动平均模型C混合模型 D 季节模型 5 风险决策的方法有（） A 以期望值为标准的决策方法 B 以等概率为标准的决策方法 C 以最大可能性为标准的决策方法D以损益值为标准的决策方法 6 景气指标的分类包括（）。 A 领先指标B基准指标C同步指标D滞后指标 7 风险决策矩阵中应当包括的基本要素有（）。 A 备选方案B状态空间 C 最优方案选择标准D各方案的可能结果 8 统计决策的基本原则是（）。 A 可行性 B 未来性 C 合理性 D 经济性 9 决策的基本因素包括（）。 A 决策主体 B 决策环境 C 决策对象 D 决策目标
贝叶斯统计教学大纲
贝叶斯统计教学大纲 课程编号：19326 课程名称：贝叶斯统计 英文名称：Bayesian Statistics 学时：32 学分：2 适应专业：统计学 课程性质：选修 先修课程：高等数学、线性代数、概率论与数理统计 一、课程教学目标 贝叶斯统计是当今统计学的两大统计学派之一,它主要研究参数随机化情况下统计 分布参数的估计、检验,以及线性模型参数的统计推断。课程教学主要是培养学生的贝叶斯统计推断的基本思想,重点放在对概念、基本定理和方法的直观理解和数学模型的表示。通过教学达到如下三个目标：（1）掌握贝叶斯统计推断的基本思想与方法；（2）能够利用所学的理论与方法,对常用统计分布进行贝叶斯分析,了解这些方法金融经济、风险管理与决策中的应用；（3）为后续的专业课程的学习打下良好专业基础。 二、教学内容及基本要求 第一章先验分布与后验分布 了解贝叶斯统计思想的历史背景、基本观点及其基本学术思想的内涵、了解贝叶斯统计中的三种信息；掌握贝叶斯公式的密度函数形式、共轭先验分布的计算及其优缺点、超参数的确定方法；了解多参数模型和充分统计量。 第二章贝叶斯推断 掌握二次损失函数下参数估计的贝叶斯方法、估计量的误差分析、最大后验密度的可信区间；掌握贝叶斯基本假设的涵义、检验方法的一般步骤,了解贝叶斯预测和似然原理。 第三章决策中的收益、损失与效用 掌握据决策问题的三要素、决策准则、先验期望准则及其性质,了解常用的损失函数、损失函数下的悲观准则和先验期望准则；理解效应和效应函数、常用的效应曲线和效应的测定方法,以及效应曲线在决策中的应用。 第四章贝叶斯决策 掌握贝叶斯据测定的基本概念、后验风险、决策函数和后验风险准则；熟练地平方损失函数和线性损失函数下参数的贝叶斯估计、有限个行动问题的贝叶hl检验；了解完全信息期望值、抽样信息期望值、最佳样本容量的确定和正态分布下二行动线性决策问题的先验EVPI。 第五章统计决策理论 掌握风险函数、决策函数的最优性、统计决策中的点估计问题、区间估计问题和假设检验问题；了解决策函数的容许性、stein效应、最小最大准则、最小最大估计的容许性和贝叶斯风险。
贝叶斯统计决策
叶斯统计决策理论是指综合运用决策科学的基础理论和决策的各种科学方法对投资进行分析决策。其应用决策科学的一般原理和决策分析的方法研究投资方案的比选问题,从多方面考虑投资效果,并进行科学的分析,从而对投资方案作出决策。涉及到投资效果的各种评价、评价标准、费用(效益分析)等问题。投资决策效果的评价问题首要的是对投资效果的含义有正确理解,并进行正确评价。 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。 贝叶斯统计(Bayesian statistics)，推断统计理论的一种。英国学者贝叶斯在1763年发表的论文《有关机遇问题求解的短论》中提出。依据获得样本(Xl，X2，…，Xn)之后θ的后验分布π（θ|X1，X2，…，Xn)对总体参数θ作出估计和推断。它不是由样本分布作出推断。其理论基础是先验概率和后验分布，即在事件概率时，除样本提供的后验信息外，还会凭借自己主观已有的先验信息来估计事件的概率。而以R．A．费希尔为首的经典统计理论对事件概率的解释是频率解释，即通过抽取样本，由样本计算出事件的频率，而样本提供的信息完全是客观的，一切推断的结论或决策不允许加入任何主观的先验的信息。以对神童出现的概率P的估计为例。按经典统计的做法，完全由样本提供的信息(即后验信息)来估计，认为参数p是一个“值”。贝叶斯统计的做法是，除样本提供的后验信息外，人类的经验对p 有了一个了解，如p可能取pl与户p2，且取p1的机会很大，取p2机会很小。先验信息关于参数p的信息是一个“分布”，如P(p=p1)=0．9，P(p=p2)=0．1，即在抽样之前已知道(先验的)p取p1的可能性为0．9。若不去抽样便要作出推断，自然会取p=p1。但若抽样后，除非后验信息(即样本提供的信息)包含十分有利于“p—=p2”的支持论据，否则采纳先验的看法“p=p1”。20世纪50年代后贝叶斯统计得到真正发展，但在发展过程中始终存在着与经典统计之间的争论。 [编辑]
《统计与决策》投稿指南以及用稿经验分享
《统计与决策》投稿指南以及用稿经验分享 《统计与决策》杂志创办于1985年，创刊18年来，本刊始终坚持正确的办刊方针，遵守新闻出版法规，不断提高办刊质量，赢得了全国广大读者尤其是大专院校师生及科研院所读者的青睐。连续三次入选全国中文核心期刊，1998年获“全国首届优秀经济期刊”称号。 刊名：统计与决策 Statistics and Decision 主办：湖北省统计局统计科学研究所 周期：半月 出版地：湖北省武汉市 语种：中文; 开本：大16开 ISSN：1002-6487 CN：42-1009/C 邮发代号：38-150 创刊时间：1985 影响因子： 复合影响因子：0.713 综合影响因子：0.343 本刊主要以统计理论、决策理论作为刊载的主要内容，形成了显著的专业特色。稿源主要来自大中专院校师生和科研人员，作者的层次高，文章的学术性强，在统计、经济理论界
享有较高的声誉，深得全国高校的师生和科研部门的研究人员喜爱。 主要栏目 本刊所设栏目有：理论新探、决策参考、知识丛林、工作视点、财经论坛、经济纵横、统计观察、企业管理、省情咨文、调研世界、工作视点、企业天地、众说纷纭、知识丛林、经验交流。 影响或获奖情况 全国中文核心期刊 全国优秀经济期刊 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊 中国学术期刊(光盘版)收录期刊 中文科技期刊数据库收录期刊 万方数据库收录期刊 CSSCI数据库全文收录 连续四次入选全国中文核心期刊 1998年获“全国首届优秀经济期刊”称号 投稿选题以及经验分享 1.三天内会有相应初审意见或者修改意见，但具体排期待定，自带检测报告，复制比 百分之十五以内（这个可以代为检测） 2.文章最好带有统计模型，而且数据最好选取近些年，这样能提高录用率，字数不少 于八千字符。 3.更多交流发表咨询可以加QQ：841442853或者v信dongfangkaixuan123
贝叶斯计量经济学 从先验到结论
2006年中国经济学年会投稿论文 研究领域：数理经济学与计量经济学 贝叶斯计量经济学：从先验到结论 Bayesian Econometrics: From Priors to Conclusions 刘乐平1 摘要 本文从现代贝叶斯分析与现代贝叶斯推断的角度探讨贝叶斯计量经济学建模的基本原理。并通过一具体应用实例介绍贝叶斯计量经济学常用计算软件WinBUGS的主要操作步骤，希望有更多的国内计量经济学研究学者关注现代计量经济学研究的一个重要方向——贝叶斯计量经济学（Bayesian Econometrics）。 关键词:贝叶斯计量经济学, MCMC, WinBUGS Abstract: Basic principles of Bayesian econometrics with Modern Bayesian statistics analysis and Bayesian statistics inference are reviewed. MCMC computation method and Bayesian software WinBUGS are introduced from application example. KEYWORDS: Bayesian Econometrics, MCMC, WinBUGS JEL Classifications: C11, C15, 1天津财经大学统计学院教授, 中国人民大学应用统计科学研究中心兼职教授。电子邮箱：liulp66@https://www.360docs.net/doc/4a11846024.html, 。天津市2005年度社科研究规划项目[TJ05-TJ001];中国人民大学应用统计科学研究中心重大项目（05JJD910152）资助。
贝叶斯公式论文
哈尔滨学院本科毕业论文（设计）题目：贝叶斯公式公式在数学模型中的应用 院（系）理学院 专业数学与应用数学 年级2009级 姓名鲁威学号09031213 指导教师张俊超职称讲师 2013 年6月1 日
目录 摘要 (1) Abstract (2) 前言 (3) 第一章贝叶斯公式及全概率公式的推广概述..................................... 错误！未定义书签。 1.1贝叶斯公式与证明 (5) 1.1贝叶斯公式及其与全概率公式的联系 (5) 1.3贝叶斯公式公式推广与证明 (6) 1.3.1贝叶斯公式的推广 (6) 1.4贝叶斯公式的推广总结 (7) 第二章贝叶斯公式在数学模型中的应用 (8) 2.1数学建模的过程 (8) 2.2贝叶斯中常见的数学模型问题 (9) 2.2.1 全概率公式在医疗诊断中的应用 (9) 2.2.2全概率公式在市场预测中的应用 (11) 2.2.3全概率公式在信号估计中的应用. ...................................... 错误！未定义书签。 2.2.4全概率公式在概率推理中的应用 (15) 2.2.5全概率公式在工厂产品检查中的应用 ................................ 错误！未定义书签。 2.3全概率公式的推广在风险决策中的应用 (17) 2.3.1背景简介 (17) 2.3.2风险模型 (18) 2.3.3实例分析 (18) 第三章总结 (21) 3.1贝叶斯公式的概括 (21) 3.2贝叶斯公式的实际应用 (21) 结束语 (23) 参考文献 (24) 后记 (25)
Bayes_判别分析及应用论文
Bayes判别分析及应用 班级：计算B101姓名：孔维文学号201009014119 指导老师：谭立云教授 【摘要】判别分析是根据所研究个体的某些指标的观测值来推断该个体所属类型的一种统计方法，在社会生产和科学研究上应用十分广泛。在判别分析之前，我们往往已对各总体有一定了解，样品的先验概率也对其预测起到一定作用，因此进行判别时应考虑到各个总体出现的先验概率；由于在实际问题中，样品错判后会造成一定损失，故判别时还要考虑到预报的先验概率及错判造成的损失，Bayes判别就具有这些优点；然而当样品容量大时计算较复杂，故而常借助统计软件来实现。本文着重于Bayes判别分析的应用以及SPSS的实现。 论文共分三部分。首先简单地介绍了判别分析的意义、主要应用及SPSS的优点；其次详细讲解了Bayes判别分析理论,举例说明利用SPSS实现Bayes判别分析的操作及结果分析；最后，在09年统计年鉴收集到“各地区农村居民家庭平均每人生活消费支出”数据资料，研究各地区经济发展程度说明Bayes判别分析在经济学方面的应用。 【关键词】判别分析Bayes判别Spss实现判别函数判别准则 Class: calculation B101 name: KongWeiWen registration number 201009014119 Teacher: TanLiYun professor .【Abstract】Discriminant analysis is based on the study of certain indicators of individual observations to infer that the individual belongs as a type of statistical methods in social production and scientific research is widely used. In discriminant analysis, we often have a certain understanding of the overall sample of the a priori probability of its prediction play a role, it should be taken into account to determine the overall emergence of various prior probability; because of practical problems, samples will result in some loss of miscarriage of justice, so identification must be considered when the prior probability and wrongly predicted loss, Bayes discriminant to have these advantages; However, when the sample is large computing capacity of more complex, often using statistical software Guer to achieve. This article focuses on the application of Bayes discriminant analysis, and implementation of SPSS. Thesis is divided into three parts. First, a brief overview of the significance of discriminant analysis, the main applications and advantages of Spss; followed by detailed explanation of the Bayes discriminant analysis theory, an example implementation using Spss Bayes discriminant analysis and results of operations; finally, in the 2009 Statistical Yearbook of the collected " all areas of life of rural residents per capita household
CSSCI比较好发刊物汇总
刊物汇总CSSCI 经济问题探索，华东经济管理，商业研究，统计与决策 科技管理研究、图书馆论坛 经济师，财会通讯比较好发。 南京社会科学，现代管理科学 商业研究好投些，统计与决策，管理现代化等等 cssci有些很垃圾的，比如科技管理研究 中国最最最最垃圾CSSCI期刊排行榜＊＊＊＊＊ 从别的网站转过来的，虽然不全了了解，但感觉挺有道理。和大家一起讨论一下。 1 科技管理研究不是C刊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 2 科技进步与对策＊＊＊＊＊＊＊＊科技进步与对策3000字左右1000元 3 生产力研究＊＊＊＊＊＊＊ 4 中国科技论坛＊＊＊＊＊＊＊ ５经济纵横＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ ６财经理论与实践＊＊＊＊＊＊＊ ７经济经纬＊＊＊＊＊＊＊ ８中国国情国力＊＊＊＊＊＊ ９统计与决策＊＊＊＊＊＊＊＊＊ １０求索／江西社会科学／国际贸易问题／旅游科学＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 中国最最最最垃圾权威期刊排行榜 １财政研究＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ２保险研究＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ３旅游学刊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ４经济管理．新管理＊＊＊＊＊＊＊＊（自从换成半月刊后，我就再也没有看过了）５投资研究／审计研究＊＊＊＊＊＊＊（不伦不类） ６税务研究＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊（非学术刊物，一般刊物水平） ７中国农村经济＊＊＊＊＊＊＊＊＊（社会主义农村大字报） ８人民日报／光明日报／经济日报／求是／马克思主义／科学社会主义／党建研究（尽是怪胎鬼扯，尤其报子上的１８００－２０００来字的空洞废话－－－－－－－－－－－－这些作者全是投机分子，这样的东西敢拿出来当成果并得到了承认确实是中国特色的悲哀和耻辱，闹到关外去绝对是国际笑话）＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 个人认为，国际贸易问题应该是好期刊吧。 个人以为“中国科技论坛”还是有不少好文章的，比“研究与发展管理”要强；“科技进步与对策”则是一篇有用的文章都没有，应该再加两个星。 接受电子投稿的CSSCI来源期刊(经济管理类) [复 中国科技论坛 管理现代化 中国行政管理 中国人力资源开发 hrdchina@https://www.360docs.net/doc/4a11846024.html, 未来与发展 科技进步与对策 马克思主义与现实