Ⅰ 貝葉斯決策的優點及局限性是什麼
1.貝葉斯決策的優點
（1）貝葉斯決策能對信息的價值或是否需要採集新的信息做出科學的判斷。 （2）它能對調查結果的可能性加以數量化的評價，而不是像一般的決策方法那樣，對調查結果或者是完全相信，或者是完全不相信。
（3）如果說任何調查結果都不可能完全准確，先驗知識或主觀概率也不是完全可以相信的，那麼貝葉斯決策則巧妙地將這兩種信息有機地結合起來了。
（4）它可以在決策過程中根據具體情況下不斷地使用，使決策逐步完善和更加科學。
2.貝葉斯決策的局限性：
（1）它需要的數據多，分析計算比較復雜，特別在解決復雜問題時，這個矛盾就更為突出。
（2）有些數據必須使用主觀概率，有些人不太相信，這也妨礙了貝葉斯決策方法的推廣使用。
Ⅱ 貝葉斯決策的優點及局限性是什麼 請詳細說明貝葉斯決策的優點及局限性,
1.貝葉斯決策的優點
（1）貝葉斯決策能對信息的價值或是否需要採集新的信息做出科學的判斷.（2）它能對調查結果的可能性加以數量化的評價,而不是像一般的決策方法那樣,對調查結果或者是完全相信,或者是完全不相信.
（3）如果說任何調查結果都不可能完全准確,先驗知識或主觀概率也不是完全可以相信的,那麼貝葉斯決策則巧妙地將這兩種信息有機地結合起來了.
（4）它可以在決策過程中根據具體情況下不斷地使用,使決策逐步完善和更加科學.
2.貝葉斯決策的局限性：
（1）它需要的數據多,分析計算比較復雜,特別在解決復雜問題時,這個矛盾就更為突出.
（2）有些數據必須使用主觀概率,有些人不太相信,這也妨礙了貝葉斯決策方法的推廣使用.
Ⅲ 貝葉斯公式有什麼作用，有哪些局限性
1.貝葉斯決策的優點
（1）貝葉斯決策能對信息的價值或是否需要採集新的信息做出科學的判斷.（2）它能對調查結果的可能性加以數量化的評價,而不是像一般的決策方法那樣,對調查結果或者是完全相信,或者是完全不相信.
（3）如果說任何調查結果都不可能完全准確,先驗知識或主觀概率也不是完全可以相信的,那麼貝葉斯決策則巧妙地將這兩種信息有機地結合起來了.
（4）它可以在決策過程中根據具體情況下不斷地使用,使決策逐步完善和更加科學.
2.貝葉斯決策的局限性：
（1）它需要的數據多,分析計算比較復雜,特別在解決復雜問題時,這個矛盾就更為突出.
（2）有些數據必須使用主觀概率,有些人不太相信,這也妨礙了貝葉斯決策方法的推廣使用.
Ⅳ 貝葉斯公式的應用
寫作話題:
貝葉斯預測模型在礦物含量預測中的應用
貝葉斯預測模型在氣溫變化預測中的應用
貝葉斯學習原理及其在預測未來地震危險中的應用
基於稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識別
信號估計中的貝葉斯方法及應用
貝葉斯神經網路在生物序列分析中的應用
基於貝葉斯網路的海上目標識別
貝葉斯原理在發動機標定中的應用
貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應用
相關書籍:
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Springer 《貝葉斯決策》
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張麗 , 閆善文 , 劉亞東 《全概率公式與貝葉斯公式的應用及推廣》
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王輝 , 張劍飛 , 王雙成 《基於預測能力的貝葉斯網路結構學習》
張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健 《稀疏貝葉斯及其在時間序列預測中的應用》
鄒林全 《貝葉斯方法在會計決策中的應用》
周麗華 《市場預測中的貝葉斯公式應用》
夏敏軼 , 張焱 《貝葉斯公式在風險決策中的應用》
臧玉衛 , 王萍 , 吳育華 《貝葉斯網路在股指期貨風險預警中的應用》
黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍伯雄 《基於貝葉斯決策方法的證券歷史數據有效性分析》
肖玉山 , 王海東 《無偏預測理論在經驗貝葉斯分析中的應用》
嚴惠雲 , 師義民 《Linex損失下股票投資的貝葉斯預測》
卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民 《貝葉斯拍賣定價方法在配電市場定價中的應用》
劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波 《分整模型在商品價格預測中的應用》
《Bayes方法在經營決策中的應用》
《決策有用性的信息觀》
《統計預測和決策課件》
《貝葉斯經濟時間序列預測模型及其應用研究》
《貝葉斯統計推斷》
《決策分析理論與實務》
Ⅳ 用貝葉斯怎麼確定影響因素的權重
打分法就是根據各個因子的大小對股票進行打分，然後按照一定的權重加權得到一個總分，根據總分再對股票進行篩選。回歸法就是用過去的股票的收益率對多因子進行回歸，得到一個回歸方程，然後再把最新的因子值代入回歸方程得到一個對未來股票收益的預判，然後再以此為依據進行選股。
Ⅵ 什麼是貝葉斯規則貝葉斯推理的規則是什麼
貝葉斯定理是概率論中的一個基本定理，廣泛應用在很多領域。
貝葉斯定理用於投資決策分析是在已知相關項目B的資料，而缺乏論證項目A的直接資料時，通過對B項目的有關狀態及發生概率分析推導A項目的狀態及發生概率。如果我們用數學語言描繪，即當已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已發生條件下事件A的概率P（A│Bi），則可運用貝葉斯定理計算出在事件A發生條件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按貝葉斯定理進行投資決策的基本步驟是：
1 列出在已知項目B條件下項目A的發生概率，即將P（A│B）轉換為 P（B│A）；
2 繪制樹型圖；
3 求各狀態結點的期望收益值，並將結果填入樹型圖；
4 根據對樹型圖的分析，進行投資項目決策；
Ⅶ 貝葉斯定理厲害在哪裡有哪些驚為天人的應用
比如，天氣預報說，明天降雨的概率是30%。這是什麼意思呢？因為我們無法像計算頻率概率那樣，重復地把明天過上100次，然後計算出大約有30次會下雨，所以只能利用有限的信息（過去天氣的測量數據），採用貝葉斯定理來預測出明天下雨的概率是多少。同樣的，在現實世界中，我們每個人都需要預測。要想深入分析未來、思考是否買股票、政策給自己帶來哪些機遇、提出新產品構想，或者只是計劃一周的飯菜。貝葉斯定理就是為了解決這些問題而誕生的，它可以根據過去的數據來預測出概率。貝葉斯定理的思考方式為我們提供了明顯有效的方法來幫助我們提供能力，以便更好地預測未來的商業、金融、以及日常生活。
Ⅷ 貝葉斯公式應用，如圖，有罪犯身體特徵的人占總人數0.2，可畫圈部分為什麼等於0.2怎麼理解
以下信息摘自《2015年最高人民法院工作報告》一、各級法院審結一審刑事案件102.3萬件，判處罪犯118.4萬人，同比分別上升7.2%和2.2%。依法嚴懲暴力恐怖等嚴重刑事犯罪。二、會同有關部門出台暴力恐怖和宗教極端刑事案件的意見，依法嚴懲天安門「10?28」、昆明「3?01」等暴力恐怖犯罪。各級法院審結煽動分裂國家、暴力恐怖襲擊等犯罪案件558件，判處罪犯712人，同比分別上升14.8%和13.3%。嚴懲嚴重危害社會治安犯罪，推進打黑除惡工作，審結劉漢、劉維等36人組織、領導、參加黑社會性質組織案；審結殺人、搶劫、綁架等犯罪案件24.8萬件，判處罪犯30.4萬人；審結毒品犯罪案件10.7萬件，判處罪犯11萬人。三、依法嚴懲腐敗犯罪和經濟犯罪。堅持鐵腕反腐，依法懲處劉鐵男、李達球等一批腐敗犯罪分子。各級法院審結貪污賄賂等犯罪案件3.1萬件4.4萬人，同比分別上升6.7%和5.2%。其中被告人原為廳局級以上的99人，原為縣處級的871人。加大對行賄犯罪打擊力度，判處罪犯2394人，同比上升12.1%。會同有關部門起草沒收違法所得司法解釋，啟動缺席判決沒收外逃腐敗分子違法所得程序。積極參與海外追逃追贓工作，決不讓國外成為腐敗分子的「避罪天堂」。四、依法懲治商業賄賂犯罪，湖南省長沙市中級人民法院以對非國家工作人員行賄罪判處葛蘭素史克（中國）投資有限公司罰金人民幣30億元。審結金融詐騙、內幕交易等經濟犯罪案件5.6萬件，判處罪犯7.3萬人。五、依法嚴懲侵害婦女、未成年人權益犯罪。加大對拐賣婦女兒童犯罪的懲處力度，對組織策劃、多次參與、拐賣多人的罪犯，堅決依法嚴懲。繼續落實依法懲治性侵未成年人犯罪的意見，始終保持對此類犯罪高壓態勢。各級法院審結拐賣婦女兒童、性侵未成年人犯罪案件1048件，其中判處5年以上有期徒刑至死刑的876人。會同有關部門出台指導意見,依法制裁家庭暴力行為。
Ⅸ 貝葉斯原理及應用
貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分。貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的一個基本方法，其基本思想是：1、已知類條件概率密度參數表達式和先驗概率。2、利用貝葉斯公式轉換成後驗概率。3、根據後驗概率大小進行決策分類。他對統計推理的主要貢獻是使用了"逆概率"這個概念，並把它作為一種普遍的推理方法提出來。貝葉斯定理原本是概率論中的一個定理，這一定理可用一個數學公式來表達，這個公式就是著名的貝葉斯公式。 貝葉斯公式是他在1763年提出來的：假定B1,B2,……是某個過程的若干可能的前提，則P(Bi)是人們事先對各前提條件出現可能性大小的估計，稱之為先驗概率。如果這個過程得到了一個結果A，那麼貝葉斯公式提供了我們根據A的出現而對前提條件做出新評價的方法。P(Bi∣A)既是對以A為前提下Bi的出現概率的重新認識，稱 P(Bi∣A)為後驗概率。經過多年的發展與完善，貝葉斯公式以及由此發展起來的一整套理論與方法，已經成為概率統計中的一個冠以「貝葉斯」名字的學派，在自然科學及國民經濟的許多領域中有著廣泛應用。公式：設D1，D2，……，Dn為樣本空間S的一個劃分，如果以P(Di)表示事件Di發生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。對於任一事件x，P(x)>0，則有： nP(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1( http://wiki.mbalib.com/w/images/math/9/9/b/.png）貝葉斯預測模型在礦物含量預測中的應用 貝葉斯預測模型在氣溫變化預測中的應用 貝葉斯學習原理及其在預測未來地震危險中的應用 基於稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識別 信號估計中的貝葉斯方法及應用 貝葉斯神經網路在生物序列分析中的應用 基於貝葉斯網路的海上目標識別 貝葉斯原理在發動機標定中的應用 貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應用 相關書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《貝葉斯決策》 黃曉榕 《經濟信息價格評估以及貝葉斯方法的應用》 張麗 , 閆善文 , 劉亞東 《全概率公式與貝葉斯公式的應用及推廣》 周麗琴 《貝葉斯均衡的應用》 王輝 , 張劍飛 , 王雙成 《基於預測能力的貝葉斯網路結構學習》 張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健 《稀疏貝葉斯及其在時間序列預測中的應用》 鄒林全 《貝葉斯方法在會計決策中的應用》 周麗華 《市場預測中的貝葉斯公式應用》 夏敏軼 , 張焱 《貝葉斯公式在風險決策中的應用》 臧玉衛 , 王萍 , 吳育華 《貝葉斯網路在股指期貨風險預警中的應用》 黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍伯雄 《基於貝葉斯決策方法的證券歷史數據有效性分析》 肖玉山 , 王海東 《無偏預測理論在經驗貝葉斯分析中的應用》 嚴惠雲 , 師義民 《Linex損失下股票投資的貝葉斯預測》 卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民 《貝葉斯拍賣定價方法在配電市場定價中的應用》 劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波 《分整模型在商品價格預測中的應用》 《Bayes方法在經營決策中的應用》 《決策有用性的信息觀》 《統計預測和決策課件》 《貝葉斯經濟時間序列預測模型及其應用研究》 《貝葉斯統計推斷》 《決策分析理論與實務》