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对于农业研究中多变量线性模型参数的估计,以往常采用经典统计方法。随着计算机技术的进步,贝叶斯统计方法在科学研究的各个领域迅速发展。文章利用贝叶斯统计方法对农业研究中的多变量模型进行参数估计,并与经典统计方法进行比较,验证了贝叶斯方法的有效性。该方法可为农业研究中多变量模型参数的估计提供新的途径和手段。 相似文献
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陈斌 《连云港职业技术学院学报》2015,(4):28-30
以高斯分布曲线模型为研究对象,利用贝叶斯统计方法对该曲线方程模型进行参数估计,并以机械加工中的切削力数据为例进行了实例分析,为实际应用提供了一种新的统计方法。 相似文献
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文章以正态线性单方程为例,介绍了贝叶斯统计方法在计量经济学模型中的应用,并分析了该问题中贝叶斯估计与普通最小二乘估计的区别和联系. 相似文献
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对于回归方程参数的估计,常采用经典统计方法。近年来,伴随着计算机技术的快速发展,贝叶斯统计获得了广泛应用。本文利用贝叶斯统计对非线性回归方程Y=aX^b＋ε进行参数估计,并进行了实例演示,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对P2P流不同时间分段发生的P2P流量不同的特征,提出了一种基于P2P的贝叶斯网络检测模型.该模型利用贝叶斯方法在负载均衡下统计和分类不同的网络环境流量,通过加入时间段函数,改进传统的贝叶斯分类器.实验证明,该模型能有效提高P2P网络平均识别率,减少P2P的误报率和漏报率. 相似文献
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本文研究线性回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计问题.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的贝叶斯区间估计及模型参数估计. 相似文献
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根据经典的贝叶斯公式,推导出区间值测度的贝叶斯公式,并对其性质进行了研究,为区间值数据的统计方法研究提供了一定的理论基础. 相似文献
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文章研究广义Pareto分布单变点的估计问题,利用贝叶斯方法对广义Pareto分布变点进行估计,模拟结果表明,贝叶斯方法能获得更好的效果。同时将贝叶斯方法与基于KL散度似然比统计量的极大似然法比较,得出贝叶斯方法效果更好。 相似文献
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殷羽 《佳木斯教育学院学报》2014,(4):44-44
贝叶斯统计和经典统计是现代数理统计的两大学派,两大学派的争论对现代统计理论的发展起到了积极的促进作用.本文通过贝叶斯统计和经典统计的比较,加深了人们对贝叶斯统计的认识.本文还从经济研究、精算保险研究两个方面介绍了贝叶斯统计的应用。 相似文献
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人工智能的发展导致了概率理论尤其是贝叶斯网络理论的显著改革,这些改革冲击着科学哲学的三个中心问题:贝叶斯主义与非贝叶斯主义的争论;概率的解释;因果性和概率的关系。吉利斯对这些问题进行了哲学的探讨,他认为,客观概率的使用符合波普尔的统计测验方法,而主观概率的使用符合贝叶斯形式的方法。 相似文献
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基于贝叶斯网络的统计推断与问题求解 总被引：1，自引：0，他引：1
胡振宇 《广西师范大学学报(哲学社会科学版)》2000,(Z2)
贝叶斯网络近年成为数据采掘引人注目的研究方向。本文介绍贝叶斯网络的结构和建造步骤 ,并着重讨论基于贝叶斯网络、综合先验信息和样本数据进行统计推断和问题求解的基本思想。与数据采掘的其他方法相比 ,贝叶斯网络统计推断的优点是可以综合先验信息和样本信息 ,并且在样本难得或具有不完整数据集时亦能使用 ,从而将使贝叶斯网络在数据采掘中成为一个有力的工具。 相似文献
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杨艳秋 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2011,11(1)
贝叶斯统计是数理统计学的重要分支,贝叶斯统计走进教室是其发展的重要标志.为了提高学生素质教育的质量,改进数学教师的贝叶斯统计教学水平,根据贝叶斯统计课程的学习要求,提出了"思考—研讨—建构—创新"的教学模式,并分析了这种教学模式在教学操作过程中显示出来的优越性. 相似文献
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在农业研究中,非线性模型有着广泛的应用,其参数估计往往采用变量替换等经典方法.该研究以非线性模型为例,提出了基于Gibbs抽样的贝叶斯估计方法,并以农业研究中的一个实例,演示了贝叶斯估计方法的可行性.结果表明:非线性模型参数估计的贝叶斯方法稳健可靠,适用于农业研究中的复杂非线性模型. 相似文献
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《佳木斯教育学院学报》2015,(8)
本文将贝叶斯方法应用于牡荆素对小鼠溃疡性结肠炎的药效作用评估中,在总体信息和先验概率的统计推断下,计算得到后验概率。首先利用一组试验数据在离散的贝叶斯公式下计算得到结果,该药的有效置信度从原来的0.3上升为0.3234;之后对连续情况进行计算,小鼠的体重变化均值提升到了95.773%。可见,应用贝叶斯方法对新药评估有着较好的效果,值得推广。 相似文献
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论述了经济信息价格评估的若干角度及评估方法;从信息使用者的角度着重阐述概率统计中的贝叶斯方法在经济信息价格评估中的应用;同时在应用贝叶斯方法评估经济信息价格的基础上进一步考虑其可靠性。 相似文献
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针对非高斯分布的测量噪声、野值点或未知时变的噪声统计特性导致SLAM定位方法的量测更新中状态估计不正确甚至不收敛的问题,提出一种基于改进变分贝叶斯滤波的鲁棒SLAM定位方法.首先,利用变分贝叶斯自适应滤波算法对时变的测量噪声协方差进行估计.然后,通过重加权平均构建的权重函数对估计的协方差矩阵进行鲁棒化处理.最后,对系统状态更新进行多次迭代,逐步修正其估计误差.同时,为了观测到不同深度的特征点,构建了包含深度参数的特征测量模型.实验结果表明,当量测噪声不服从高斯分布且量测信息中有野值点时,与基于变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波的SLAM方法相比,所提方法的定位精度分别提高了17.23%、20.46%和17.76%,说明该方法对环境干扰具有更好的适用性和鲁棒性. 相似文献
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苏兵 《临沂师范学院学报》2006,28(3):23-25
在贝叶斯统计学中,贝叶斯因子是进行模型选择的主要工具．但在计算贝叶斯因子时,要用到不正常的无信息先验,这会产生带有随机性的常数因子．本文修正了常规的贝叶斯因子,解决了这一问题． 相似文献