贝叶斯空间统计模型
贝叶斯统计方法(可编辑修改word版)
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
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
层次贝叶斯模型-空间分析
1.1 层次贝叶斯模型 经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型有一个共同的特点：这些模型的求解完全依赖所采集的样本信息。然而，在业务实践中，在收集样本之前，研究者往往会对研究对象的变化或分布规律有一定的认识。这些认识或是来自长期积累的经验，也可能来自合理的假设。由于这些认识没有经过样本的检验，所以我们可以称之为先验知识。比如我们要研究某地某疾病月发病人数的概率分布。即使没有进行统计调查，我们根据一些定理和合理假设，也可以知道发病数服从泊松分布。甚至根据医院日常接诊的经验，可以推算出发病人数大概在哪个区间。这种情况下，对于发病人数分布形态和大致区间的认识，属于先验知识。先验知识对我们探索研究对象的变化规律会有很大的帮助。而经典的推断分析模型、空间回归模型、空间面板模型都没有利用先验知识，导致了信息利用的不充分。而本节所要谈到的层次贝叶斯模型，会结合先验知识和样本信息，对数据进行推断分析。由于层次贝叶斯模型能有效利用先验知识和样本信息，因此可以提高推断的准确度或降低抽样的成本。 （1）贝叶斯统计原理简介 在介绍层次贝叶斯模型之前，有必要首先简单阐述一下贝叶斯统计的基本原理。贝叶斯统计的基础是贝叶斯定理： (|)() (|)()P B A P A P A B P B = （1） 其中: ()P A 是事件A 的先验概率（例如，某专家通过经验或之前的研究得出乙肝发病率为10%，这就是一个先验概率），()P B 是事件B 发生的概率，且()0P B ≠，(|)P A B 是给出事件B 后事件A 的后验概率。(|)/()P B A P B 是事件A 发生对事件B 的支持程度，即似然函数。对(|)/()P B A P B 可以有如下的理解：设(|)/()P B A P B n =，则在事件A 发生的条件下，事件B 发生的概率是不知A 是否发生的条件下的n 倍。 使用贝叶斯方法的一个重要目的，就在于得出随机变量的概率分布及各因素对分布的影响。要实现这一目的，首先按如下公式进行参数反演： (|)(|)()f D Cf D f θθθ= （2）
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
贝叶斯统计茆诗松版大部分课后习题答案
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。
贝叶斯统计习题答案
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）
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。
数学 专业 书籍
数学知多少 ├─初等数学│几何的有名定理（矢野健太郎）.pdf │几何变换第二册（U.M.亚格龙）.pdf │几何不等式（O.Bottema等）.pdf │美国新数学丛书几何学的新探索（H.S.M.考克瑟特S.L.格雷策）.pdf │美国新数学丛书几何变换3（U.M.亚格龙）.pdf │奇妙和几何世界（H·N·鲍里斯基）.pdf │美国新数学丛书连分数（C·D·奥尔德斯）.pdf │九种平面几何（И·M·雅格龙）.pdf │世界数学名题欣赏丛书哥德尔不完全性定理（朱水林）.pdf │世界数学名题欣赏丛书斐波那契数列（吴振奎）.pdf │├─代数、数论、组合│├─组合和离散数学││拟阵（刘桂真陈庆华）.pdf ││图论导引教程（B.布鲁巴斯）.pdf ││图论（F·哈拉里）.pdf ││图论及其应用（J.A.邦迪U.S.R.默蒂）.pdf ││图论及其应用习题解答（张克民林国宁张忠辅）.pdf ││现代组合论（Peter Frankl 秋山仁）.pdf ││组合数学基础（李乔）.pdf ││组合数学简介（陈景润）.pdf ││组合学导引（Brualdi，R.A.）.pdf │││├─数论││代数数论入门（冯克勤）.pdf ││初等数论II（陈景润）.pdf ││初等数论III（陈景润）.pdf ││初等数论100例（柯召孙琦）.pdf ││代数数论（冯克勤）.pdf ││代数数论（叶哲志陈弘毅译）.pdf ││初等数论I（陈景润）.pdf ││素数定理的初等证明（潘承洞潘承彪）.pdf ││数论教程（J·-P·塞尔）.pdf ││数论导引（华罗庚）.pdf ││简明数论（潘承同潘承彪）.pdf ││数论的方法（上册）（闵嗣鹤）.pdf │││└─代数│代数曲线（P·格列菲斯）.pdf │Lie群及其Lie代数（严志达许以超）.pdf │布尔代数（R·L·古德斯坦因）.pdf │抽象代数学（谢邦杰）.pdf │代数几何（R·哈茨霍恩）.pdf │代数结构与拓扑结构（Cartan）.pdf │Hilbert 第十七问题（戴执中曾广兴）.pdf │李代数及其表示理论导引（J·E·汉弗莱斯）.pdf │代数学（THOMAS W.HUNGERFORD）.pdf │对称性群及其应用（W.密勒）.pdf │伽罗华理论（E·阿丁）.pdf │广义逆矩阵及其应用（王松桂杨振海）.pdf │交换代数基础（冯克勤）.pdf │近世代数（第二版）（熊全淹）.pdf │矩阵论（第二版）（程云鹏）.pdf │代数特征值问题（J.H.威尔金森）.pdf │连续群上、下册（Л.С.邦德列雅金）.pdf │幂零与可解之间（Henry G.Bray W.E.Deskins等）.pdf │模与环（F.卡施）.pdf │群论（上册）（A.г.库洛什）.pdf │群论（下册）（A.г.库洛什）.pdf │群论基础（М.И.КАРГАПОЛОВ 等）.pdf │线性代数题库上、下册（方世荣）.pdf │实半单李代数（严志达）.pdf │线性代数（第二版）（Serge Lang）.pdf │线性代数导论问题详解（弗里德伯格英塞尔）.pdf │线性代数基础（J·索普P·佩尔）.pdf │群论引论（W·莱德
贝叶斯空间计量模型
贝叶斯空间计量模型集团企业公司编码：（LL3698-KKI1269-TM2483-LUI12689-ITT289-
贝叶斯空间计量模型一、采用贝叶斯空间计量模型的原因 残差项可能存在异方差，而ML估计方法的前提是同方差，因此，当残差项存在异方差时，采用ML方法估计出的参数结果不具备稳健性。二、贝叶斯空间计量模型的估计方法 （一）待估参数 对于空间计量模型（以空间自回归模型为例） 假设残差项是异方差的，即 上述模型需要估计的参数有： 共计n+2个参数，存在自由度问题，难以进行参数检验。 服从自由度为r的卡方分布。如为此根据大数定律，增加了新的假设：v i 此以来，待估参数将减少为3个。 （二）参数估计方法 采用MCMC（MarkovChainMonteCarlo）参数估计思想，具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法（Gibbssamplingapproach） 在随意给定待估参数一个初始值之后，开始生成参数的新数值，并根据新数值生成其他参数的新数值，如此往复，对每一个待估参数，将得到一组生成的数值，根据该组数值，计算其均值，即为待估参数的贝叶斯估计值。 三、贝叶斯空间计量模型的类型 空间自回归模型far_g()
空间滞后模型（空间回归自回归混合模型）sar_g() 空间误差模型sem_g() 广义空间模型（空间自相关模型）sac_g() 四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准 首先按照参数显着性，以及极大似然值，确定普通空间计量模型的具体类型，之后对于该确定的类型，再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。 标准一：对普通空间计量模型的残差项做图，观察参数项是否是正态分布，若非正态分布，则考虑使用贝叶斯方法估计。 技巧：r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计，此时可以做出v的分布图，观察其是否基本等于1，若否，则应采用贝叶斯估计方法。 标准二：若按标准一发现存在异方差，采用贝叶斯估计后，如果参数结果与普通空间计量方法存在较大差异，则说明采用贝叶斯估计是必要的。 例1：选举投票率普通SAR与贝叶斯SAR对比： loadelect.dat; loadford.dat; y=elect(:,7)./elect(:,8); x1=elect(:,9)./elect(:,8); x2=elect(:,10)./elect(:,8); x3=elect(:,11)./elect(:,8);
首都经济贸易大学统计学专业
首都经济贸易大学统计学专业 硕士研究生培养方案 专业代码：071400 027000 所属学科门类：理学（或经济学） 所属一级学科：统计学 所属院系：统计学院 一、培养目标 统计学专业旨在培养适应21世纪社会经济发展需要，具有良好的思想品德、社会道德和职业道德，掌握统计学学科坚实的理论基础和系统的专门知识，熟练应用计算机及统计软件，熟练掌握一门外语，具有从事科学研究工作或独立担负专门技术工作能力，能在各级管理部门、各类企事业单位从事市场调研、实验设计、信息处理、投资分析、风险管理、决策分析等实际工作，以及在高校、科研部门从事教学和研究的富有创新精神的研究型高层次人才。 二、研究方向 1、社会经济统计（经济学学位） 2、数理统计（理学学位） 3、金融统计与计量（经济学学位） 4、统计学习与数据挖掘（经济学或理学学位） 5、应用统计学（经济学或理学学位） 三、学习年限 学制为3年，最长修业年限（含休学）为5年。达到学校提前毕业条件的，可以申请提前一年毕业，并须按学校有关规定办理；达到学校硕博连读条件的，可以申请硕博连读资格，审核通过后可以提前1年进入博士阶段学习。 四、培养方式 研究生培养实行导师负责制，可组成指导小组集体指导。导师（组）负责研究生日常管理、学风和学术道德教育、制订和调整研究生培养计划、指导文献阅读、选课和参加实践、创新活动，组织安排开题、指导科学研究和毕业/学位论文等。在研究生培养过程中，既要充分发挥导师（组）的指导作用，又要特别注重硕士生自主学习、独立工作和创新能力的培养。 统计学专业硕士研究生培养注重联合培养，目前与美国中弗罗里达大学合作培养，符合条件的研究生可以在中弗罗里达大学学习1年，在首都经济贸易大学学习2年，经考核合格可以获得两个学校的学位。
贝叶斯空间计量模型
贝叶斯空间计量模型 Prepared on 22 November 2020
贝叶斯空间计量模型 一、采用贝叶斯空间计量模型的原因 残差项可能存在异方差，而ML估计方法的前提是同方差，因此，当残差项存在异方差时，采用ML方法估计出的参数结果不具备稳健性。 二、贝叶斯空间计量模型的估计方法 （一）待估参数 对于空间计量模型（以空间自回归模型为例） 假设残差项是异方差的，即 上述模型需要估计的参数有： 共计n+2个参数，存在自由度问题，难以进行参数检验。 为此根据大数定律，增加了新的假设：v i服从自由度为r的卡方分布。如此以来，待估参数将减少为3个。 （二）参数估计方法 采用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）参数估计思想，具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法（Gibbs sampling approach） 在随意给定待估参数一个初始值之后，开始生成参数的新数值，并根据新数值生成其他参数的新数值，如此往复，对每一个待估参数，将得到一组生成的数值，根据该组数值，计算其均值，即为待估参数的贝叶斯估计值。
三、贝叶斯空间计量模型的类型 空间自回归模型 far_g() 空间滞后模型（空间回归自回归混合模型） sar_g() 空间误差模型 sem_g() 广义空间模型（空间自相关模型） sac_g() 四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准 首先按照参数显着性，以及极大似然值，确定普通空间计量模型的具体类型，之后对于该确定的类型，再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。 标准一：对普通空间计量模型的残差项做图，观察参数项是否是正态分布，若非正态分布，则考虑使用贝叶斯方法估计。 技巧：r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计，此时可以做出v的分布图，观察其是否基本等于1，若否，则应采用贝叶斯估计方法。 标准二：若按标准一发现存在异方差，采用贝叶斯估计后，如果参数结果与普通空间计量方法存在较大差异，则说明采用贝叶斯估计是必要的。 例1：选举投票率普通SAR与贝叶斯SAR对比： load ; load ; y=elect(:,7)./elect(:,8);
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
生物信息学札记(第4版)
生物信息学札记（第4版） 樊龙江 浙江大学作物科学研究所 浙江大学生物信息学研究所 浙江大学IBM生物计算实验室 2017年9月 本材料已由浙江大学出版社出版：《生物信息学》，樊龙江主编，2017 部分内容可通过下列网址获得： https://www.360docs.net/doc/9316712513.html,/bioinplant/
札记前言 第一版 这份材料是我学习和讲授《生物信息学》课程时的备课笔记，材料大多是根据当时收集的一些外文资料翻译编辑而成。学生在学习过程中经常要求我给他们提供一些中文的讲义或材料，这促使我把我的这份笔记整理并放到网上，供大家参考。要提醒使用者的是，这份材料仅是根据我对生物信息学的一些浮浅的认识整理而成，其中的错误和偏颇只能请读者自鉴了。 2001年6月 第二版 自1999年开始接触生物信息学以来，一晃已近六年，而本札记也近四岁了。2001和2002年中国科学院理论物理所的郝柏林院士在浙江大学首次开设生物信息学研究生课程，我作为他的助教系统地学习了生物信息学；同时，借着我国水稻基因组测序计划的机遇，在他的带领下从2001年开始从事水稻基因组分析，从此自己便完全投入到这一崭新、引人入胜的领域中来。 不断有来信向我索要本札记的电子版文件，同时在不少网站上看到推荐该札记的内容。生物信息学、基因组学等发展很快，现在再回头审看该札记，有些部分已惨不忍读，这促使我下决心更新它。但因时间和学识问题，还是有不少部分自己不甚满意，就只有待日后再努力了。欢迎告诉我札记中的BUG，我的信箱fanlj@https://www.360docs.net/doc/9316712513.html,或bioinplant@https://www.360docs.net/doc/9316712513.html,。 2005年3月30日 第三版 近年来高通量测序技术产生的序列数据大量出现（如小RNA和大规模群体SNP数据），本次更新根据这一进展增加了两章内容，分别是第七章有关小RNA的分析和第八章遗传多态性及正向选择检测。两章内容由我的博士生王煜为主编写，李泽峰和刘云参与了文献整理。另外还更新了第四章有关水稻基因组分析一节。 2010年1月 第四版 2014年浙江大学开展本科生教材建设工作，我当时作为系主任要带头，就承诺编写我主讲的《生物信息学》教材。编写教材的确不是一件容易的事，经过几番挣扎和多方努力，总算完成了编写，算是了却了一桩心思。该教材内容比较完整，也跟踪了生物信息学领域的最新进展。我就权且把该教材内容作为札记的第四版，也算给该札记一个完美的结尾。 2017年9月
贝叶斯空间计量模型
贝叶斯空间计量模型 一、采用贝叶斯空间计量模型的原因 残差项可能存在异方差，而ML 估计方法的前提是同方差，因此，当残差项存在异方差时，采用ML 方法估计出的参数结果不具备稳健性。 二、贝叶斯空间计量模型的估计方法 （一）待估参数 对于空间计量模型（以空间自回归模型为例） ερ+=Wy y 假设残差项是异方差的，即 ),,() ,0(~212n v v v diag V V N =σε 上述模型需要估计的参数有： n v v v 21σ ρ 共计n+2个参数，存在自由度问题，难以进行参数检验。 为此根据大数定律，增加了新的假设：v i 服从自由度为r 的卡方分布。如此以来，待估参数将减少为3个。
（二）参数估计方法 采用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）参数估计思想，具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法（Gibbs sampling approach）在随意给定待估参数一个初始值之后，开始生成参数的新数值，并根据新数值生成其他参数的新数值，如此往复，对每一个待估参数，将得到一组生成的数值，根据该组数值，计算其均值，即为待估参数的贝叶斯估计值。 三、贝叶斯空间计量模型的类型 空间自回归模型far_g() 空间滞后模型（空间回归自回归混合模型）sar_g() 空间误差模型sem_g() 广义空间模型（空间自相关模型）sac_g() 四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准 首先按照参数显著性，以及极大似然值，确定普通空间计量模型的具体类型，之后对于该确定的类型，再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。 标准一：对普通空间计量模型的残差项做图，观察参数项是否是正态分布，若非正态分布，则考虑使用贝叶斯方法估计。 技巧：r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计，此时可以做出v的分布图，观察其是否基本等于1，若否，则应
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。
《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
机器学习经典书目汇总
机器学习经典书目汇总 本文总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍。 入门书单 《数学之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》） 作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《数据之美：解密优雅数据解决方案背后的故事》）的作者。这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。目前中文版已经脱销，对于有志于这个领域的人来说，英文的pdf是个不错的选择，因为后面有很多经典书的翻译都较差，只能看英文版，不如从这个入手。还有，这本书适合于快速看完，因为据评论，看完一些经典的带有数学推导的书后会发现这本书什么都没讲，只是举了很多例子而已。 《Algorithms of the Intelligent Web》（《智能web算法》） 作者Haralambos Marmanis、Dmitry Babenko。这本书中的公式比《集体智慧编程》要略多一点，里面的例子多是互联网上的应用，看名字就知道。不足的地方在于里面的配套代码是BeanShell而不是python或其他。总起来说，这本书还是适合初学者，与上一本一样需要快速读完，如果读完上一本的话，这一本可以不必细看代码，了解算法主要思想就行了。 《统计学习方法》 作者李航，是国内机器学习领域的几个大家之一，曾在MSRA 任高级研究员，现在华为诺亚方舟实验室。书中写了十个算法，每个算法的介绍都很干脆，直接上公式，是彻头彻尾的“干货书”。每章末尾的参考文献也方便了想深入理解算法的童鞋直接查到经典论文；本书可以与上面两本书互为辅助阅读。
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/9316712513.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。