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词条 贝叶斯决策
释义
贝叶斯决策
贝叶斯决策  风险型决策之一。指利用贝叶斯定理求得后验概率,据以进行决策的方法。英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes,1701—1761)提出,故称。在信息不完全的情况下,对于部分状态未知,但条件概率密度参数表达式和先验概率已知时,利用贝叶斯定理对先验概率进行修正得到后验概率,再利用后验概率计算出各状态相应的期望值,最后做出最优决策。先验概率是第一次获得的主观概率或客观概率。对n个基本事件的贝叶斯定理可作如下表述:假定存在一个完整和互斥的事件A1,A2,…,An的集合,事件Ai中的某个事件的出现是另外一个事件B发生的必要条件。概率P(Ai)和P(B/Ai)是已知的。给定B已发生,事件A1的后验概率用贝叶斯定理表示,则:  P(A1/B)=[P(A1)P(B/A1)]/[P(A1)P(B/A1)+P(A2)P(B/A2)+…+P(An)P(B/An)]。贝叶斯决策的最大特点是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。
出处:经济卷 • 统计学 • 统计学理论和方法 • 统计决策
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更新时间:2025/2/8 1:24:13