全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广

运用全概率与贝叶斯公式及它们的推广,重在弄清楚事件间相互影响的次序和恰当. 地设出完备事件组,以及知晓这两个概率为生产生活提供了怎样的有价值信息.     

条件概率与贝叶斯公式

条件概率与贝叶斯公式是初等概率中的重点与难点,笔者在教学中发现很多学生在解这两方面的习题时,出错率很高,其原因就是不能全面,正确地理解条件概率的定义,以及不知道在什么情况下动用贝叶斯公式。本文就这一问题来阐述怎样正确掌握条件概率的概念及怎样正确运用贝叶斯公式解题。     

全概率公式和贝叶斯公式教学新探

全概率公式和贝叶斯公式是概率论教学的一个重难点,一般的授课方法是直接给出公式内容,对照例题套用公式,学生接受起来比较困难,理解不了公式的内涵。笔者结合课堂实践采取一种新的授课方式:结合实例给出应用背景、引导学生理解公式内涵、妙用概率树图法求解公式,以此方法简化了思考过程且达到了学以致用的目的,收到了很好的教学效果。     

全概率公式和贝叶斯公式教学方法研究

全概率公式和贝叶斯公式是概率统计课程中的教学难点，本文从具体分析和解决问题的角度出发，通过问题的引入、具体问题的分析、公式的应用和推广等方面的详细阐述，对这部分内容的教学进行探讨。     

条件概率及其应用

条件概率是概率论中最重要的概念之一,文章着重分析了条件概率的概念、特点以及在实践中的应用。文章对有关条件概率的几种形式作出分析,对不同形式的条件概率应用作出相应的解答。     

基于贝叶斯公式的决策研究

贝叶斯公式可在客观调查的基础上修正先验概率,为决策者提供更为可靠的信息。列举了贝叶斯公式在经济决策中的应用例子,同时也用贝叶斯公式对生活中信用及舆论方面的某些现象作了诠释。     

贝叶斯公式在统计决策中的应用

本文讨论了贝叶斯公式在统计决策中的应用，给出了一种综合考察先天信息和后天信息，从而作出最优决策的方法。     

两个积分公式及其在概率中的应用

求随机变量的分布密度是概率论的一个基本问题，常见方法有三种：（１）分布函数法。（２）特征函数法。（３）均值法。均值法在多元分析中见过。本文对均值法进行了研究，归纳出两个基本公式。     

贝叶斯公式在河流水质综合评价中的应用

给出了贝叶斯方法（Bayes Method）的思路和计算方法,探讨了Bayes公式在河流水质评价中的可能性.根据四川8条河12个站点的多年水质监测数据,选择了6个水质指标,以GB3838-2002为评价标准,用贝叶斯方法进行了水质评价,评价结果表明多年平均情况下水质为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类,但以Ⅰ类为主,少数为Ⅲ类.     

连续型全概率公式及其在几何上的应用

本文是在离散型全概率的基础上,给出连续型全概率公式,并讲述其在几何概率中的应用.     

关于条件概率及其应用教学方法的研究

条件概率及其应用是《概率论与数理统计》课程中的一个重难点,采用案例教学,通过对实际案例分析导入新课,从而激发学生的学习兴趣,使学生轻松掌握条件概率、全概率公式和贝叶斯公式以及其适用范围,进而提高教学效果。     

对全概率公式及其应用的讨论

指出了全概率公式、条件概率及贝叶斯公式在实际应用中与其理论上的矛盾,从应用的角度重新叙述并精确论证了这些公式,弥补了原理论上的不足.     

可信程度中的贝叶斯公式

本文首先介绍了贝叶斯公式，接着用贝叶斯公式分析了这样一个实际问题：若某人向银行贷款，连续两次未按时还款，银行还会第三次贷款给他吗？     

贝叶斯不精确知识推理在弹药贮存中的参数估计

应用不精确知识推理中的贝叶斯概率推理方法，研究航空弹药在长期贮存中分布函数的参数估计，改变仅以储存年限来评判弹药质量的方法，为弹药的质量管理和更新换代提供了科学依据，提高了弹药贮存的军事性和经济效益．     

连续型全概率公式及其应用

利用随机事件的全概率公式,分别给出连续型随机变量的一类全概率公式.通过应用实例着重说明了连续型全概率公式的应用.     

带区间参数的贝叶斯网的近似推理

 用区间概率代替贝叶斯网中的点概率,将贝叶斯网扩展为带区间参数的贝叶斯网,使得贝叶斯网更具一般性.用规范概念的计算规则进行区间概率的计算,用Gibbs采样的近似推理法对带区间参数的贝叶斯网进行近似推理,计算后验概率.并给出近似推理的算法和实验,实验结果表明该方法是有效的.     

贝叶斯不精确知识推理在弹药贮存中的参数估计

应用不精确知识推理中的贝叶斯概率推理方法,研究航空弹药在长期贮存中分布函数的参数估计,改变仅以储存年限来评判弹药质量的方法,为弹药的质量管理和更新换代提供了科学依据,提高了弹药贮存的军事性和经济效益.     

条件推理的概率理论

近来以Oaksford等人提出了条件推理的概率模型,研究了概率因素对条件推理的影响。本文对这种新的研究取向作了综合评述,充分肯定了该模型对推理心理学的重要意义,并对未来研究进行了展望。     

不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述

 贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示,加速了不确定性知识的推理.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.     

全概率公式的推广形式与应用

给出全概率公式的3种推广形式及其应用举例．