在统计工作中关于贝叶斯推理理论探析
在统计工作中关于贝叶斯推理理论探析
随着认知水平的不断提高，贝叶斯推理在广泛的研究以来，有许多新的理论和研究方法不断被提出和证实，这些都丰富了统计推理的理论体系问题。
贝叶斯推理；启发式策略；天然样本空间；频率影响
根据不确定性信息，人们作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理，概率推理是概率和逻辑的研究对象。概率和逻辑是研究客观概率或规则的认知。贝叶斯推理概率推理问题，透露的概率信息认知过程和规律，指导人们有效的学习和判断决策，有一个非常重要的理论和现实意义，根据直观的推理，和自己的判断，来研究推理过程，这样的推理被称为贝叶斯推理。
贝叶斯推理问题的研究范式
在统计研究工作中，为探究概率以及推理方面的问题，通常采用不同的研究范式，以更好提高统计研究质量。从当前理论界现有有的研究成果来看，贝叶斯推理的研究范式有两个，一个是文本范式，另一个经验范式。文本范式形式是在直接提供每个事件的概率、命中率和误报率的基础上，得出一个事件发生的概率的大小。然而，在现实生活中人们通常采用经验理论，从所经历事件的常规经验出发得出结论，而不是像文本范式被动地接受，因此，经验范式能有
效的克服文本范式格式变动较差的缺陷。在实验中，测试的概率应在经验丰富的事件过程中，收集基础概率信息具有主动地位，命中率相对比较高，有效降低误报率和能干扰统计效果的无用信息，然后作出判断的经验范式。实验过程是非常接近日常生活中的概率信息，在行使其判断的情况下，更真实地根据人民群众实际特性和过程的概率作出判断。因此，许多研究人员使用这个范例。研究范式的变化并没有消除上述问题，在不同的研究范式中，有概率忽视信息或敏感现象，并出现了各种概率忽略或敏感现象。
几个主要理论
如前所述，在某些条件下，人的概率判断，忽略基础概率，其他条件不能忽视基本的概率。那么，它是如何作出判断的？哪些因素会影响人们的推理的概率？在这方面，不同的研究人员已经提出了不同的观点。
（一）启发式策略理论。Kahneman和Tversky概率的直觉推理的认知策略，这主要是依赖于经验判断或猜测，于是常常做出错误的判断。主要的认知策略，包括“代表性”和“可用性启发式”。可用性启发式是人们往往很容易得到这种现象在知觉或记忆的例子中估计出现的概率，如在实验中被要求估计的英文字母R，L，N，K，V在开始的单词数量和第三个字母的单词的数量，在实际上前者的比例是根据远低于后者的比例的基础上，因为人们更容易记住以这些字母
开头的单词，不容易记得他们中间的字。
（二）天然样本空间假说。Gavanski的大概率事件，它是在一定范围内，因为这是一种自然倾向抽样，他们称之为“自然采样空间”，直接从样本来确定采样空间的性质，如果事件的概率是公正的，作出准确的判断是容易的，但是，如果要求为了正确确定事件而从非自然样本空间中抽样，容易做出错误的判断。如癌症的患病问题，从癌症，以确定接收到的X射线检查的概率更自然，因为采样更容易接受，但是如果实验任务是要求从接受X射线的人口以确定癌症的概率，这是自然采样方向相反的结果问题的错误表征。
（三）频率影响。同意与自然采样，Gigerenzer Hoffrage的看法的地步，但他们指的是“天然”是自然的方式处理概率的人，人们的信息获取环境信息通过事件的频率，而不是标准的概率（百分比），虽然这两种类型的信息具有相同形式的含义，但人们将有不同的精神表示不同形式的外部信息。从进化的角度来看，人类随着科技发展不断演变概率推理的认知算法规则，虽然有时不符合标准的概率信息处理，却很适合处理自然数表示的频率信息。早期人类进化的频率，事件编码的频率几乎是自动的，标准的概率难于编码。因此，他们预测概率频率标准形式的问题陈述时，直观推理的条件概率将显著提高，并支持他们的实验。
（四）来样加工理论。菲德勒认为，最根本影响概率
判断采样的方向，还是概率信息的形式，但不同的样品中，提取的数据需要从不同的认知加工。概率判断的认知加工分为两个过程，总结的过程中，根据他们的经验，使用概率，如旅游区域概率的估计，由于许多主观和客观条件的限制，会存在着大小各异的差距，所以，要做出正确的判断，在采样过程中，我们必须调整，这是一个认知控制过程中，通过该样本来调整不同来源的信息，实现最终概率，这就需要利用潜在的大量的规则为基础，综合运用，比如注重逻辑规则的运用，注重统计学知识与实践的结合。
随着认知水平的不断提高，贝叶斯推理在广泛的研究以来，有许多新的理论和研究方法不断被提出和证实，这些都丰富了统计推理的理论体系问题。同时，这些研究也不断证明了人们在统计估计中常见的认知错误，也为人们进行贝叶斯推理研究提供了以下启示：首先，重点要注意所统计事件的基础概率，因为基础概率小的事件，即使在研究中某种击中率较高，但总概率仍然是较小的。其次，应该对所收集掌握的信息外部表征作理性的分析，不应受经验错误或者事物表面特征所迷惑，误导判断的准确性。比如所选中时间击中率的高，但是不能表明该事件出现的就一定高，因为还受其他主客观因素影响。第三，经验策略有合理性但不能过分相信。经验策略虽然有时可以再选择样本时能减少人们的工作量，同时并能在提供一些正确的概率估计样本数据，但在
数理统计茆诗松第二章自测题
《数理统计》第二章自测题 时间：120分钟，卷面分值：100分 一、填空题：（每题2分，共10分） 得分 1．设总体X 服从参数为λ的泊松分布，X 1, X 2, …, X n 是取自X 的随机样本，其均值和方差 分别为X 和2S ，如果2 ?(23)aX a S λ =+-是λ的无偏估计，则a = 。 2．设总体X 的密度函数为???<≥=--，，θθθθx x e x f x , 0,),()(，n X X X ,,,21Λ为来自该总体的一 个简单随机样本，则参数θ的矩估计量为 。 3．已知1?θ,2?θ为未知参数θ的两个无偏估计，且1?θ与2?θ不相关，12??()4()D D θθ=。如果 312???a b θθθ=+也是θ的无偏估计，且是1?θ,2 ?θ的所有同类型线性组合中方差最小的，则 a = ，b = 。 4．设X 是在一次随机试验中事件A 发生的次数，进行了n 次试验得一组样本X 1, X 2, …, X n ， 其中事件A 发生了k 次，则事件A 发生的概率为p ，的最大似然估计为 ；p(1-p)的矩估计为 。 5.设总体 均为未知参数， 为来自总体X 的一个样本,当用作为 的估计时，最有效的 是 。 二、选择题：（每题3分，共24分） 得分 1. 设总体X 服从[a,b](a 贝叶斯方法 贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一种分类手段，但是它的优势不仅仅在于高分类准确率，更重要的是，它会通过训练集学习一个因果关系图（有向无环图）。如在医学领域，贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情，并给出各症状影响关系，这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说，在面对未知问题的情况下，可以从该因果关系图入手分析，而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型，那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用，可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。 与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比，其工作原理就相对简单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式： 选取其中后验概率最大的c，即分类结果，可用如下公式表示 贝叶斯统计的应用范围很广，如计算机科学中的“统计模式识别”、勘探专家所采用的概率推理、计量经济中的贝叶斯推断、经济理论中的贝叶斯模型等。 上述公式本质上是由两部分构成的：贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程： 1.学习训练集，存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2.使用1 中存储的数据，计算构造模型所需的互信息和条件互信息。 3.使用2 种计算的互信息和条件互信息，按照定义的构造规则，逐步构建出贝叶斯分类模型。 4.传入测试实例 5.根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。 6.选取其中后验概率最大的类c，即预测结果。 一、第一部分中给出了7 个定义。 定义1 给定事件组，若其中一个事件发生，而其他事件不发生，则称这些事件互不相容。 定义2 若两个事件不能同时发生，且每次试验必有一个发生，则称这些事件相互对立。 定义3 若定某事件未发生，而其对立事件发生，则称该事件失败 定义4 若某事件发生或失败，则称该事件确定。 定义5 任何事件的概率等于其发生的期望价值与其发生所得到 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 《数理统计》第二章自测题 时间:120分钟,卷面分值:100分 一、填空题:(每题2分,共10分) 得分 1.设总体X服从参数为得泊松分布,X1, X2, …, X n就是取自X得随机样本,其均值与方差 分别为与,如果就是得无偏估计,则a= 。 2.设总体X得密度函数为,为来自该总体得一 个简单随机样本,则参数得矩估计量为。 3.已知,为未知参数得两个无偏估计,且与不相关,。如果 也就是得无偏估计,且就是,得所有同类型线性组合中方差最小得,则 a= ,b= 。 4.设X就是在一次随机试验中事件A发生得次数,进行了n次试验得一组样本X1, X2, …, X n, 其中事件A发生了k次,则事件A发生得概率为p,得最大似然估计为;p(1p)得矩估计为。 5、设总体均为未知参数,为来自总体X得一个样本,当用 作为得估计时,最有效得就是。 二、选择题:(每题3分,共24分) 得分 1、设总体X服从[a,b](a 习题讲解 令狐文艳 一、1,3,5,6,10,11,12,15 1.1记样本为x. 1.6 1.11 由题意设x 表示等候汽车的时间，则其服从均匀分布 (0,)U θ 因为抽取3个样本，即123(,,)X x x x =，所以样本联合分布为 又因为 4192/,4()0,4θθπθθ?≥=? =? ≤? 即得证。 1.15 二、1,2,3,5,6,7,8,10,11,12 2.2 解： 由题意，变量t 服从指数分布： ()t p t e λλλ-= 样本联合分布 ()i t n p T e λλλ-∑= 且1~(,),0 ()Ga e ααβλ βλαβλλα--=>Γ ，()0.2E λ=()1Var λ= 由伽玛分布性质知： 又已知 n=20, 3.8t = 1 20 3.876 n i i t ==?=∑，所以 120.04,76.2 n i i n t αβ=+=+=∑ 由于伽玛分布是指数分布参数的共轭先验分布，而且后验分布 即后验分布为(,)(20.04,76.2)i Ga n t Ga αβ++=∑ 1θλ-=服从倒伽玛分布(,)(20.04,76.2)i IGa n t IGa αβ++=∑ 2.3可以算出θ的后验分布为(11,4)Ga ，θ的后验期望估计的 后验方差为11 16. 2.536n ≥. 2.7θ的先验分布为： 100 0/,()0,αααθθθθπθθθ+?>=? ≤? 令{} 101max ,, ,n x x θθ= 可得后验分布为： 111 1()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++?+>=? ≤? 则θ的后验期望估计为： 1 ()()1n E x n αθθα+= +-， 后验方差为： 2 12 ()()(1)(2)n Var x n n αθθαα+=+-+-. 2.8 由1 ~(,),~(,) 22n x Ga IGa θαβθ可以得出 （1）θ的后验分布为： 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 习题讲解 一、1,3,5,6,10,11,12,15 记样本为x. ()()22682268(0.1)*0.1*0.90.1488(0.2)*0.2*0.80.29360.1488*0.7 0.10.5418 0.1488*0.70.2936*0.3 0.2936*0.3 0.20.4582 0.1488*0.70.2936*0.3 p x C p x C x x θθπθπθ==≈==≈== ≈+==≈+后验分布： ()()()() ()111 3353680 362(|)(1)*2(1)112(1)15 (|)840(1),01 m x p x d C d d p x x m x θπθθθθθθθθθθπθπθθθθ==--=-= ==-< 由题意设x 表示等候汽车的时间，则其服从均匀分布(0,)U θ 1,0()0, x p x θ θ?< 于是7 88 192 ()(,)m X h X d d θθθθ +∞+∞ ==?? θ的后验分布为 76 77 8 (,)192/68()192()h X X m X d θθπθθθ θ+∞?===? 6 7 68,8()0,8X θπθθθ??≥? =??=? ≤? {}110101()()()/1/,max ,,,n n n x p x x x α ααπθθπθαθθθθθθ++++∝=∝>= 因此θ的后验分布的核为11/n αθ++，仍表现为Pareto 分布密度函数的核 即1111()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++?+>=?≤? 即得证。 《贝叶斯统计（双语）》教学大纲 课程编号：120872B 课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课 □专业必修课□√专业选修课 □学科基础课 总学时：32 讲课学时：32实验（上机）学时：0 学分：2 适用对象：经济统计学 先修课程：微积分、概率论与数理统计学 毕业要求： 1.应用专业知识，解决数据分析问题 2.可以建立统计模型，获得有效结论 3.掌握统计软件及常用数据库工具的使用 4.关注国际统计应用的新进展 5.基于数据结论，提出决策咨询建议 6.具有不断学习的意识 一、课程的教学目标 贝叶斯统计是上世纪50年代后，才迅速发展起来的一门统计理论。目前，在欧美等西方国家，贝叶斯统计已经成为了与经典统计学派并驾齐驱的当今两大统计学派之一；随着贝叶斯理论和方法的不断发展和完善，以及相应的计算软件的研制，贝叶斯方法在实践中获得了日趋广泛的应用；特别是，贝叶斯决策问题在统计应用中占有越来越重要的地位。在商业经济预测、政府宏观经济管理、国防工业中对武器装备系统可靠性评估、生物医学研究；知识发现和数据挖掘技术等都获得了广泛应用。 本课程通过贝叶斯统计的教学使学习过传统的数理统计课程的学生了解贝叶斯统计的基本思想和基本观点，了解贝叶斯统计与传统的数理统计在理论和处理方法上的区别，了解贝叶斯统计的最新进展，能够系统的掌握贝叶斯统计的基本理论、基本方法，特别是贝叶斯统计极具特色的一些处理方法，引进一个效用函数(utility function)并选择使期望效用最大的最优决策，这样就把贝叶斯的统计思想扩展到在不确定时的决策问题。很好的将统计学与最优化的思想方法和技术很好的进行了结合。贝叶斯统计理论和方法技术的学习，不仅能够提高学生分析和解决实际问题的能力，还能够更进一步提高对经典数理统计的深入理解。 二、教学基本要求 根据贝叶斯统计课程的教学内容，本课程将重点介绍贝叶斯统计推断理论，贝叶斯决策理论。并且注重贝叶斯统计处理方法和基本观点与传统数理统计相应内容对比的讲授方式。注重案例教学，安排学生课后查阅文献资料，以及课堂研讨等方式，了解贝叶斯统计理论和应用最新成果及前沿研究进展。对最新贝叶斯网络和贝叶斯统计的方法除了传统讲授方式外，适当的安排上机实验，了解贝叶斯统计相关软件的使用方法。课程的考核方式：期末开卷+ 论文方式，卷面60%，平时和论文40%。 三、各教学环节学时分配 以表格方式表现各章节的学时分配，表格如下： 教学课时分配 加 I —W )W j04/(l -疔 3 6 840 (1 ) ,0 1 1.6 习题讲解 一、1,3,5,6,10,11,12,15 1.1记样本为X. p(x 0.1) Cs *0.1 2 *0.96 0.1488 p(x 0.2) C ； *0.22*0.86 0.2936 后验分布: 0.1 x 0.2 x 0.1488*0.7 0.1488*0.7 0.2936*0.3 0.2936*0.3 0.1488*0.7 0.2936*0.3 0.5418 0.4582 苴它 1 o ( X) i …氏 设辱心…血 是栗ri 泊松分布praj 的 个样本swe 匚此样木的似然函数为匕 现収仙也［分?仃 Ga(fiL Q 粹为泊松分巾均们A 的址验匕们?即 ―oo < a v +c? 的后验分布为 192/ 7 6 86 192 — 8 7 参故久的百验分布为兀(几斗)板I A)^(Z)'X /J+M j A 服从伽玛分布Go 辽対+桟申一八 r-1 1.11由题意设x 表示等候汽车的时间，则其服从均匀分布 U(0,) P(X ) 亠 0 X 0, 其它 因为抽取3个样本，即X (x 1,x 2, x 3)，所以样本联合分布为 丄 p(X) 3, 0, X i ，X 2, X 3 其它 又因为 192/ 0, 所以，利用样本信息得 h(X, ) p(X )() 1 ~3 192 ~4 192 ( ~7 ( 8,0 X i ,X 2,X 3 ) 于是 m(X) 8 h(X, )d 192 , rd p(x\A) = — Xi —, -OC < XIX/ < +OC h(X,) m(X) 如对你有帮助，请购买下载打赏，谢谢！ 贝叶斯统计习题 1. 设θ是一批产品的不合格率，从中抽取8个产品进行检验，发现3个不合格品，假如 先验分布为 （1）U 0,1θ（） （2）21-0<<1=0,θθπθ?? ?（），（）其它 求θ的后验分布。 解： 2． 设12,, ,n x x x 是来自均匀分布U 0,θ（）的一个样本，又设θ的先验分布为Pareto 分布， 其密度函数为 其中参数0>0,>0θα，证明：θ的后验分布仍为Pareto 分布。 解：样本联合分布为： 因此θ的后验分布的核为11/n αθ++，仍表现为Pareto 分布密度函数的核 即1111()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++?+>=?≤? 即得证。 3． 设12,,,n x x x 是来自指数分布的一个样本，指数分布的密度函数为-(|)=,>0x p x e x λλλ， （1） 证明：伽玛分布(,)Ga αβ是参数λ的共轭先验分布。 （2） 若从先验信息得知，先验均值为0.0002，先验标准差为0.0001，确定其超参数,αβ。 解： 4. 设一批产品的不合格品率为θ，检查是一个接一个的进行，直到发现第一个不合格品停止检查，若设X 为发现第一个不合格品是已经检查的产品数，则X 服从几何分布，其分布列为 ()-1(=|)=1-,=1,2,x P X x x θθ θ 假如θ只能以相同的概率取三个值1/4, 2/4, 3/4，现只获得一个观察值=3x ，求θ的最大后 验估计?MD θ。 解：θ的先验分布为 在θ给定的条件下，X=3的条件概率为 联合概率为 X=3的无条件概率为 θ的后验分布为 5。设x 是来自如下指数分布的一个观察值， 取柯西分布作为θ的先验分布，即 求θ的最大后验估计?MD θ。 第二章 1、简述基于最小错误率的贝叶斯决策理论；并分析在“大数据时代”，使用贝叶斯决策理论需要解决哪些问 题，贝叶斯决策理论有哪些优缺点，贝叶斯决策理论适用条件和范围是什么？举例说明风险最小贝叶斯决策理论的意义。 答：在大数据时代，我们可以获得很多的样本数据，并且是已经标记好的；要使用贝叶斯决策理论最重要的是确定类条件概率密度函数和相关的参数。 优缺点：贝叶斯决策的优点是思路比较简单，大数据的前提下我们可以得到较准确的先验概率， 因此如果确定了类条件概率密度函数，我们便可以很快的知道如何分类，但是在大数据的前提下，类条件概率密度函数的确定不是这么简单，因为参数可能会增多，有时候计算量也是很大的。 适用条件和范围： (1) 样本(子样)的数量(容量)不充分大，因而大子样统计理论不适宜的场合。 (2) 试验具有继承性，反映在统计学上就是要具有在试验之前已有先验信息的场合。用这种方法进 行分类时要求两点： 第一，要决策分类的参考总体的类别数是一定的。例如两类参考总体(正常状态Dl和异常状态D2)，或L类参考总体D1，D2，…，DL(如良好、满意、可以、不满意、不允许、……)。 第二，各类参考总体的概率分布是已知的，即每一类参考总体出现的先验概率P(Di)以及各类概率 密度函数P(x/Di)是已知的。显然，0≤P(Di)≤1，(i=l，2，…，L)，∑P(Di)=1。 说明风险最小贝叶斯决策理论的意义： 那股票举例，现在有A、B两个股票，根据市场行情结合最小错误率的风险选择A股（假设为0.55），而B股（0.45）；但是选着A股必须承担着等级为7的风险，B股风险等级仅为4；这时因遵循最 小风险的贝叶斯决策，毕竟如果A股投资的失败带来的经济损失可能获得收益还大。 2、教材中例2.1-2.2的Matlab实现. 2.1：结果： 第一章先验分布和后验分布 统计学有两个主要学派，频率学派与贝叶斯学派。频率学派的观点：统计推断是根据样本信息对总体分布或总体的特征数进行推断，这里用到两种信息：总体信息和样本信息；贝叶斯学派的观点：除了上述两种信息以外，统计推断还应该使用第三种信息：先验信息。贝叶斯统计就是利用先验信息、总体信息和样本信息进行相应的统计推断。 1.1三种信息 （1）总体信息：总体分布或所属分布族提供给我们的信息 （2）样本信息：从总体抽取的样本提供给我们的信息 （3）先验信息：在抽样之前有关统计推断的一些信息 1.2贝叶斯公式 一、贝叶斯公式的三种形式 (一）贝叶斯公式的事件形式 假定k A A ,,1 是互不相容的事件，它们之和i k i A 1= 包含事件B ，即i k i A B 1=? 则有：∑==k i i i i i i A B P A P A B P A P B A P 1)()() ()()(（二）贝叶斯公式的密度函数形式 1.贝叶斯学派的一些具体思想 假设I ：随机变量X 有一个密度函数);(θx p ，其中θ是一个参数，不同的θ对应不同的密度函数，故从贝叶斯观点看，);(θx p 是在给定θ后的一个条件密度函数，因此记为)(θx p 更恰当一些。在贝叶斯统计中记为)(θx p 它表示在随机变量θ给定某个值时，总体指标X 的条件分布。这个条件密度能提供我们的有关的θ信息就是总体信息。 假设II ：当给定θ后，从总体)(θx p 中随机抽取一个样本X1，…，Xn ，该 样本中含有θ的有关信息。这种信息就是样本信息。 假设III ：从贝叶斯观点来看，未知参数θ是一个随机变量。而描述这个随机变量的分布可从先验信息中归纳出来，这个分布称为先验分布，其密度函数用)(θπ表示。 2.先验分布 定义1：将总体中的未知参数Θ∈θ看成一取值于Θ的随机变量，它有一概率分布，记为)(θπ，称为参数θ的先验分布。 3.后验分布 （1）从贝叶斯观点看，样本x =(1x ,…,n x )的产生要分两步进行。首先设想从先验分布)(θπ产生一个样本θ'，这一步是“老天爷”做的，人们是看不到的，故用“设想”二字。第二部是从总体分布p (x |θ')产生一个样本x =(1x ,…,n x ),这个样本是具体的，人们能看到的，此样本x 发生的概率是与如下联合密度函数成正比。 ∏='='n i i x p x p 1) ()(θθ这个联合密度函数是综合了总体信息和样本信息，常称为似然函数，记为)(θ'L 。频率学派和贝叶斯学派都承认似然函数，两派认为：在有了样本观察值x =(1x ,…,n x )后，总体和样本中所含θ的信息都被包含在似然函数)(θ'L 之中，可在使用似然函数作统计推断时，两派之间还是有差异的。 （2）由于θ'是设想出来的，它仍然是未知的，它是按先验分布)(θπ而产生的，要把先验信息进行综合，不能只考虑θ'，而应对θ的一切可能加以考虑。故要用)(θπ参与进一步综合。这样一来，样本x 和参数θ的联合分布 π θθ)(),(x p x h =把三种可用的信息都综合进去了。 （3）我们的任务是要求未知数θ做出统计推断。在没有样本信息时，人们 第一章 先验分布与后验分布 1.1 解：令120.1,0.2θθ== 设A 为从产品中随机取出8个，有2个不合格，则 22618()0.10.90.1488P A C θ== 22628()0.20.80.2936P A C θ== 从而有 5418 .03 .02936.07.01488.07 .01488.0)()|()()|()()|()|(2211111=?+??=+= θπθθπθθπθθπA P A P A P A 4582 .0)|(1)|(4582 .03.02936.07.01488.03 .02936.0)()|()()|()()|()|(122211222=-==?+??=+= A A or A P A P A P A θπθπθπθθπθθπθθπ 1.2 解：令121, 1.5λλ== 设X 为一卷磁带上的缺陷数，则()X P λ ∴3(3)3! e P X λ λλ-== R 语言求：)4(/)exp(*)3(^gamma λλ- 1122(3)(3)()(3)()0.0998P X P X P X λπλλπλ∴===+== 从而有 111222(3)() (3)0.2457 (3)(3)() (3)0.7543 (3) P X X P X P X X P X λπλπλλπλπλ======== == 1.3 解：设A 为从产品中随机取出8个，有3个不合格，则 33 58()(1)P A C θθθ=- （1） 由题意知 ()1,01πθθ=<< 从而有 .10,)1(504)|(504)6,4(/1) 6,4(1 )6,4()1() 1()1()1()1()1()1()()|() ()|()|(53531 1 61 45 31 5 3 5 31 53 3 8 5 33810 <<-==-= --= --= --= =????--θθθθπθθθ θθ θθθ θθ θθθ θθ θθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求 （2） 一、贝叶斯决策(Bayes decision theory) 【例】某企业设计出一种新产品，有两种方案可供选择：—是进行批量生产，二是出售专利。这种新产品投放市场，估计有3种可能：畅销、中等、滞销，这3种情况发生的可能性依次估计为：，和。方案在各种情况下的利润及期望利润如下表。 企业可以以1000元的成本委托专业市场调查机构调查该产品销售前景。若实际市场状况为畅销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为、和；若实际市场状况为中等，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为、和；若实际市场状况为滞销，则调查结果为畅销、中等和滞销的概率分别为、和。问：企业是否委托专业市场调查机构进行调查 解： 1.验前分析： 记方案d1为批量生产，方案d2为出售专利 E(d1)=*80+*20+*(-5)=(万元) E(d2)=40*+7*+1*=(万元) 记验前分析的最大期望收益为E1，则E1=max{E(d1),E(d2)}=(万元) | 因此验前分析后的决策为：批量生产 E1不作市场调查的期望收益 2.预验分析： （1）设调查机构调查的结果畅销、中等、滞销分别用H1、H2、H3表示 由全概率公式 P(H1)=*+*+*= P(H2)=*+*+*= P(H3)=*+*+*= （2）由贝叶斯公式有 P(?1|H1)=*= [ P(?2|H1)=*= P(?3|H1)=*= P(?1|H2)=*= P(?2|H2)=*= P(?3|H2)=*= P(?1|H3)=*= P(?2|H3)=*= P(?3|H3)=*= （3）用后验分布代替先验分布，计算各方案的期望收益值 a)当市场调查结果为畅销时 * 贝叶斯分析在风险型决策中的应用 姓名：王义成 班级：12级数学与应用数学四班 摘要：本文介绍了风险型决策的概念，特点及公式，简述了贝叶斯分析的基本理论，并通过一个具体生活实例，阐明了贝叶斯分析在风险型决策中的应用。 关键词：风险型决策贝叶斯分析期望损失 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。 一、风险型决策 风险决策就是不完全信息下的决策,是根据风险管理的目标,在风险识别和风险衡量的基础上,对各种风险管理方法进行合理的选择和组合,并制定出风险管理的具体方案的过程。风险决策贯穿于整个风险管理过程,它依据对风险和损失的科学分析选择合理的风险处理技术和手段,从若干备选方案中选择一个满意的方案。 风险型决策的特点是：决策人无法确知将来的真实自然状态，但他能给出各种可能出现的自然状态，还可以给出各种状态出现的可能性，即通过设定各种状态的（主观）概率来量化不 确定性。构成一个统计决策有三个基本要素：①可控参数统计结构（Α，Β，{pθ：θ∈Θ}， 其中参数空间中每个元素就是自然界或社会可能处的状态；②行动空间（?，Β?），其中?={a}是为解决某统计决策问题时，人们对自然界（或社会）可能作出的一切行动的全体。?中的每个元素表示一个行动。是?上的某个σ代数，这是为以后扩充概念而假设的；③损失函数L（θ，a），它是定义在Θ×?上的二元函数。从这三个要素出发,可以得到不同的风险情景空间。例如,要开发一种新产品,在市场需求无法准确预测的情况下,要确定生产或不生产,生产多少等问题就是一个风险决策问题。状态集就是市场销售情况,如销路好、销路一般、销路差等,这些状态不受决策者控制,而决策者做出某种决策后,后果也不确定,带有风险。所以,在风险型决策中,准确而又充分地估计信息的价值,合理地在信息的收集上增加投入来获取不断变化的市场信息,及时掌握各种自然状态的发生情况,可以使决策方案的选择更可靠，进而增加经济效益。 二、贝叶斯风险与贝叶斯规则 ⑴风险函数 给定自然状态θ，采取决策规则δ时损失函数L（θ,δ（x））,对随机试验后果x的期望值成为风险函数（risk function），记作R(θ,δ) ⑵贝叶斯风险 当自然状态的先验概率为π（θ），决策人采用策略δ时，风险函数R(δ，θ),关于自然状态θ的期望值称为贝叶斯风险，记作R（π，δ）如果R（π，δ1）＜ R（π，δ2）则称 记作δ1＞δ2 策略δ1优于δ 2， ⑶贝叶斯决策规则 先验分布为π（θ）时，若策略空间?存在某个策略δπ，能够使?δ∈?，有R π，δπ≤ R π，δ ，则称δπ是贝叶斯规则，亦称贝叶斯策略。 ` 习题讲解 一、 1,3,5,6,10,11,12,15 记样本为x. ()()22682268(0.1)*0.1*0.90.1488(0.2)*0.2*0.80.29360.1488*0.7 0.10.5418 0.1488*0.70.2936*0.3 0.2936*0.3 0.20.4582 0.1488*0.70.2936*0.3 p x C p x C x x θθπθπθ==≈==≈== ≈+==≈+后验分布： ()()()() () 1 1 1 3353680 362(|)(1)*2(1)112(1)15 (|)840(1),01 m x p x d C d d p x x m x θπθθθθθθθθθθπθπθθθθ==--=-= ==-< } 由题意设x 表示等候汽车的时间，则其服从均匀分布(0,)U θ 1,0()0, x p x θ θ?< 76 77 8 (,)192/68()192()h X X m X d θθπθθθ θ+∞?===? 6 7 68,8()0,8X θπθθθ??≥? =??=? ≤? {}110101()()()/1/,max ,,,n n n x p x x x α ααπθθπθαθθθθθθ++++∝=∝>= 因此θ的后验分布的核为11/n αθ++，仍表现为Pareto 分布密度函数的核 / 即1111()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++?+>=?≤? 即得证。 ()() () 1 11()1()()()()(),. n i i x n n n x n n x p x e e e x p x e Ga n nx λ λ ααβλ αβλλλλβπλλαλπλλπλλαβ=----+--+∑===Γ∝∝++样本的似然函数：参数的后验分布服从伽马分布 2 20.0002(2)4,20000.0.0001α βαβαβ ?=???==??=?? 二、1,2,3,5,6,7,8,10,11,12 1.1设θ是一批产品的不合格率，已知它不是0.1就是0.2，且其先验分布为 π（0.1）=0.7 π（0.2）=0.3.假如从这批产品中随机抽取8个进行检查，发现有两个不合格品。求θ的后验分布。 解：令120.1,0.2θθ== 设A 为从产品中随机取出8个，有2个不合格，则 22618()0.10.90.1488P A C θ== 22628()0.20.80.2936P A C θ== 从而有 1111122()() ()0.4582()()()() P A A P A P A θπθπθθπθθπθ= =+ 2221122()() ()0.5418()()()() P A A P A P A θπθπθθπθθπθ= =+ 1.2 设一卷磁带上的缺陷数服从泊松分布P （λ），其中λ可取1和1.5中的一个，又设λ的先验分布为π（1）=0.4 π（1.5）=0.6.假如检查一卷磁带发现了3个缺陷，求λ的后验分布。 解：令121, 1.5λλ== 设X 为一卷磁带上的缺陷数，则()X P λ ∴3(3)3! e P X λ λλ-== 1122(3)(3)()(3)()0.0998P X P X P X λπλλπλ∴===+== 从而有 111222(3)() (3)0.2457 (3)(3)() (3)0.7543 (3) P X X P X P X X P X λπλπλλπλπλ======== == 1.3 设θ是一批产品的不合格率，从中抽取8个产品进行检验，发现3个不合格品，假如先验分布为 （1）θ～u(0,1) (2)θ~π(θ)={ 10 )1(2else 0<<-θθ 解：设A 为从产品中随机取出8个，有3个不合格，则 33 58()(1)P A C θθθ=- （1） 由题意知 ()1,01πθθ=<< 从而有 351 ()() ()504(1),01()()P A A P A d θπθπθθθθθπθθ = =-< 第一章 先验分布与后验分布 解：令120.1,0.2θθ== 设A 为从产品中随机取出8个，有2个不合格，则 22618()0.10.90.1488P A C θ== 22628()0.20.80.2936P A C θ== 从而有 5418 .03 .02936.07.01488.07 .01488.0)()|()()|()()|()|(2211111=?+??=+= θπθθπθθπθθπA P A P A P A 4582 .0)|(1)|(4582 .03.02936.07.01488.03 .02936.0)()|()()|()()|()|(122211222=-==?+??=+= A A or A P A P A P A θπθπθπθθπθθπθθπ 解：令121, 1.5λλ== 设X 为一卷磁带上的缺陷数，则()X P λ: ∴3(3)3! e P X λ λλ-== R 语言求：)4(/)exp(*)3(^gamma λλ- 1122(3)(3)()(3)()0.0998P X P X P X λπλλπλ∴===+== 从而有 111222(3)() (3)0.2457 (3)(3)() (3)0.7543 (3) P X X P X P X X P X λπλπλλπλπλ======== == 解：设A 为从产品中随机取出8个，有3个不合格，则 33 58()(1)P A C θθθ=- （1） 由题意知 ()1,01πθθ=<< 从而有 504)6,4(/1) 6,4(1 )6,4()1() 1()1()1()1()1()1()()|() ()|()|(531 1 61 45 31 5 3 5 31 53 3 8 5 33810 =-= --= --= --= =????--θθθ θθ θθθ θθ θθθ θθ θθθθπθθπθθπbeta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求 1 贝叶斯统计与经典统计的异同 曹正 最近初步接触了在与经典统计的争论中逐渐发展起来的贝叶斯统计。贝叶斯派不同于频 率派的地方在于他们愿意作出不是基于数据的假定，也就是说他们的观点来自何处并没有严 格的限定。我觉得Bayes 统计的思想非常有意思，根据课堂上老师的指导，我清楚了Bayes 的基本观点：1.认为未知参数是一个随机变量，而非常量。2.在得到样本以前，用一个先验分 布来刻画关于未知参数的信息。3. Bayes 的方法是用数据，也就是样本，来调整先验分布，得 到一个后验分布。4.任何统计问题都应由后验分布出发。为了更好的理解两种统计思想，我查 阅了一些参考文献，整理出以下一些结论： 以往，经典统计方法占据着统计学的主导地位，但是，贝叶斯方法正在国外迅速发展并得 到日益广泛的应用，可以说“二十一世纪的统计学是贝叶斯的时代”。 假设检验问题是统计学的一类重要问题，以下我们从这个角度对两大学派的假设检验思想 进行一些比较，以揭示两种思想的区别与联系，并着重探讨贝叶斯方法的优势。在经典统计中处理假设检验问题，用的是反证的思想进行推断，即：在认定一次实验中小 概率事件不会出现的前提下，若观察到的事件是0 H 为真时的小概率事件，则 拒绝0 H 。具体的 步骤是：1.建立原假设0 1 H ∈Θ vs 备择假设 1 2 H ∈Θ ；2.选择检验统计量T = T(x)，使其在 原假设0 H 为真时概率分布是已知的，这在经典方法中是最困难的一步。3.对给定的显著水平α ， 确定拒绝域，使犯第一类错误的概率不超过α 。4.当样本观测值落入拒绝域W 时，就拒绝原假 设0 H ，接受备择假设1 H ；否则就保留原假设。 2 而在Bayes 统计中，处理假设检验问题是直截了当的，依据后验概率的大小进行推断。在 获得后验分布π (θ | x)后，即可计算两个假设 0 H 和1 H 的后验概率0 α 和1 α ，然后比较两者的 大小，当后验概率比（或称后验机会比） 0 α / 1 α > 1时接受 0 H ；当0 α / 1 α < 1时，接受 1 H ；当 0 α / 1 α ≈ 1时，不宜做判断，还需进一步抽样或者进一步搜集先验信息。很明显，它选择了后验 概率较大的假设。 由上叙述，我们可以看到两种思想的联系与分歧：在经典统计学中，参数被看作未知常数， 不存在0 H 和1 H 的概率，给出的是0 P(x | H 真)，其中x代表样本信息。在贝叶斯方法中，参 数被看成随机变量，在参数空间内直接讨论样本x 下0 H 和1 H 的后验概率，给出的是0 P(H 真 | x)和 0 P(H 不真| x)。 下面我们通过一个例子对两种假设检验思想进行一些比较。 例：以随机变量θ 代表某人群中个体的智商真值，i θ 为第i 个个体的智商真值，随机变量 i X 代表第i 个个体的智商测验得分，若该人群的期望智商为? ，则第i 个个体在一次智商测 验中的得分可以表示为：ij i ij i ij X =θ + e = ? + e + e ，其中i e 为第i 个个体的自然变异，ij e 为 第i 个个体第j 次测量的测量误差。根据以往积累的资料，已知在某年龄的儿童的智商真值 θ ~ N(100,225)，个体智商测验得分 ~ ( ,100) * X N θ 。现在一名该年龄的儿童智商测验得 分为115，问：(1)该儿童智商真值是否高于同龄儿童的平均水平?(2)若取* θ 在(a,b)为正常， 问该儿童智商是否属于正常? Ⅰ. 用经典统计方法解答 对第一问，建立检验问题： 0 H ： 100 * θ ≤ vs 1 H ： 100 * θ > ，按照经典统计学方法， 若取α = 0.05，则拒绝域为 * 1 {x : x 100 u } {x : x 116.45} α σ ≥ + = ≥ 。尚不能认为该儿童智商贝叶斯统计方法(可编辑修改word版)
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