Ⅰ 贝叶斯决策的优点及局限性是什么
1.贝叶斯决策的优点
（1）贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断。 （2）它能对调查结果的可能性加以数量化的评价，而不是像一般的决策方法那样，对调查结果或者是完全相信，或者是完全不相信。
（3）如果说任何调查结果都不可能完全准确，先验知识或主观概率也不是完全可以相信的，那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了。
（4）它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用，使决策逐步完善和更加科学。
2.贝叶斯决策的局限性：
（1）它需要的数据多，分析计算比较复杂，特别在解决复杂问题时，这个矛盾就更为突出。
（2）有些数据必须使用主观概率，有些人不太相信，这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用。
Ⅱ 贝叶斯决策的优点及局限性是什么 请详细说明贝叶斯决策的优点及局限性,
1.贝叶斯决策的优点
（1）贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断.（2）它能对调查结果的可能性加以数量化的评价,而不是像一般的决策方法那样,对调查结果或者是完全相信,或者是完全不相信.
（3）如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了.
（4）它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学.
2.贝叶斯决策的局限性：
（1）它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出.
（2）有些数据必须使用主观概率,有些人不太相信,这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用.
Ⅲ 贝叶斯公式有什么作用，有哪些局限性
1.贝叶斯决策的优点
（1）贝叶斯决策能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断.（2）它能对调查结果的可能性加以数量化的评价,而不是像一般的决策方法那样,对调查结果或者是完全相信,或者是完全不相信.
（3）如果说任何调查结果都不可能完全准确,先验知识或主观概率也不是完全可以相信的,那么贝叶斯决策则巧妙地将这两种信息有机地结合起来了.
（4）它可以在决策过程中根据具体情况下不断地使用,使决策逐步完善和更加科学.
2.贝叶斯决策的局限性：
（1）它需要的数据多,分析计算比较复杂,特别在解决复杂问题时,这个矛盾就更为突出.
（2）有些数据必须使用主观概率,有些人不太相信,这也妨碍了贝叶斯决策方法的推广使用.
Ⅳ 贝叶斯公式的应用
写作话题:
贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用
贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用
贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用
基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别
信号估计中的贝叶斯方法及应用
贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用
基于贝叶斯网络的海上目标识别
贝叶斯原理在发动机标定中的应用
贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用
相关书籍:
Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》
Springer 《贝叶斯决策》
黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》
张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》
周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》
王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》
张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》
邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》
周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》
夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》
臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》
党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》
肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》
严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》
卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》
刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》
《Bayes方法在经营决策中的应用》
《决策有用性的信息观》
《统计预测和决策课件》
《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》
《贝叶斯统计推断》
《决策分析理论与实务》
Ⅳ 用贝叶斯怎么确定影响因素的权重
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。
Ⅵ 什么是贝叶斯规则贝叶斯推理的规则是什么
贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，广泛应用在很多领域。
贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料，而缺乏论证项目A的直接资料时，通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。如果我们用数学语言描绘，即当已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已发生条件下事件A的概率P（A│Bi），则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是：
1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率，即将P（A│B）转换为 P（B│A）；
2 绘制树型图；
3 求各状态结点的期望收益值，并将结果填入树型图；
4 根据对树型图的分析，进行投资项目决策；
Ⅶ 贝叶斯定理厉害在哪里有哪些惊为天人的应用
比如，天气预报说，明天降雨的概率是30%。这是什么意思呢？因为我们无法像计算频率概率那样，重复地把明天过上100次，然后计算出大约有30次会下雨，所以只能利用有限的信息（过去天气的测量数据），采用贝叶斯定理来预测出明天下雨的概率是多少。同样的，在现实世界中，我们每个人都需要预测。要想深入分析未来、思考是否买股票、政策给自己带来哪些机遇、提出新产品构想，或者只是计划一周的饭菜。贝叶斯定理就是为了解决这些问题而诞生的，它可以根据过去的数据来预测出概率。贝叶斯定理的思考方式为我们提供了明显有效的方法来帮助我们提供能力，以便更好地预测未来的商业、金融、以及日常生活。
Ⅷ 贝叶斯公式应用，如图，有罪犯身体特征的人占总人数0.2，可画圈部分为什么等于0.2怎么理解
以下信息摘自《2015年最高人民法院工作报告》一、各级法院审结一审刑事案件102.3万件，判处罪犯118.4万人，同比分别上升7.2%和2.2%。依法严惩暴力恐怖等严重刑事犯罪。二、会同有关部门出台暴力恐怖和宗教极端刑事案件的意见，依法严惩天安门“10?28”、昆明“3?01”等暴力恐怖犯罪。各级法院审结煽动分裂国家、暴力恐怖袭击等犯罪案件558件，判处罪犯712人，同比分别上升14.8%和13.3%。严惩严重危害社会治安犯罪，推进打黑除恶工作，审结刘汉、刘维等36人组织、领导、参加黑社会性质组织案；审结杀人、抢劫、绑架等犯罪案件24.8万件，判处罪犯30.4万人；审结毒品犯罪案件10.7万件，判处罪犯11万人。三、依法严惩腐败犯罪和经济犯罪。坚持铁腕反腐，依法惩处刘铁男、李达球等一批腐败犯罪分子。各级法院审结贪污贿赂等犯罪案件3.1万件4.4万人，同比分别上升6.7%和5.2%。其中被告人原为厅局级以上的99人，原为县处级的871人。加大对行贿犯罪打击力度，判处罪犯2394人，同比上升12.1%。会同有关部门起草没收违法所得司法解释，启动缺席判决没收外逃腐败分子违法所得程序。积极参与海外追逃追赃工作，决不让国外成为腐败分子的“避罪天堂”。四、依法惩治商业贿赂犯罪，湖南省长沙市中级人民法院以对非国家工作人员行贿罪判处葛兰素史克（中国）投资有限公司罚金人民币30亿元。审结金融诈骗、内幕交易等经济犯罪案件5.6万件，判处罪犯7.3万人。五、依法严惩侵害妇女、未成年人权益犯罪。加大对拐卖妇女儿童犯罪的惩处力度，对组织策划、多次参与、拐卖多人的罪犯，坚决依法严惩。继续落实依法惩治性侵未成年人犯罪的意见，始终保持对此类犯罪高压态势。各级法院审结拐卖妇女儿童、性侵未成年人犯罪案件1048件，其中判处5年以上有期徒刑至死刑的876人。会同有关部门出台指导意见,依法制裁家庭暴力行为。
Ⅸ 贝叶斯原理及应用
贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。他对统计推理的主要贡献是使用了"逆概率"这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来。贝叶斯定理原本是概率论中的一个定理，这一定理可用一个数学公式来表达，这个公式就是著名的贝叶斯公式。 贝叶斯公式是他在1763年提出来的：假定B1,B2,……是某个过程的若干可能的前提，则P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计，称之为先验概率。如果这个过程得到了一个结果A，那么贝叶斯公式提供了我们根据A的出现而对前提条件做出新评价的方法。P(Bi∣A)既是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识，称 P(Bi∣A)为后验概率。经过多年的发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派，在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用。公式：设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 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）贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用 基于贝叶斯网络的海上目标识别 贝叶斯原理在发动机标定中的应用 贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用 相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》 黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》 张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》 周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》 王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》 张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》 邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》 周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》 夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》 臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》 党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》 肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》 严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》 卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》 刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》 《Bayes方法在经营决策中的应用》 《决策有用性的信息观》 《统计预测和决策课件》 《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》 《贝叶斯统计推断》 《决策分析理论与实务》