贝叶斯统计复习
贝叶斯统计复习
贝叶斯统计习题1. 设θ是一批产品的不合格率，从中抽取8个产品进行检验，发现3个不合格品，假如先验分布为 （1）U 0,1θ:（）（2）21-0<<1=0,θθπθ⎧⎨⎩（），（）其它 求θ的后验分布。
解：()()()()()111335368362(|)(1)*2(1)112(1)15(|)840(1),01m x p x d C d d p x x m x θπθθθθθθθθθθπθπθθθθ==--=-===-<<⎰⎰⎰2． 设12,,,n x x x L 是来自均匀分布U 0,θ（）的一个样本，又设θ的先验分布为Pareto 分布，其密度函数为+1000/>=0,αααθθθθπθθθ⎧⎨≤⎩，（）其中参数0>0,>0θα，证明：θ的后验分布仍为Pareto 分布。
解：样本联合分布为：1(),0np x x θθθ=<<1000/,()0,αααθθθθπθθθ+⎧>=⎨≤⎩{}110101()()()/1/,max ,,,n n n x p x x x αααπθθπθαθθθθθθ++++∝=∝>=L因此θ的后验分布的核为11/n αθ++，仍表现为Pareto 分布密度函数的核即1111()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++⎧+>=⎨≤⎩即得证。
3． 设12,,,n x x x L 是来自指数分布的一个样本，指数分布的密度函数为-(|)=,>0xp x e x λλλ，（1） 证明：伽玛分布(,)Ga αβ是参数λ的共轭先验分布。
（2） 若从先验信息得知，先验均值为0.0002，先验标准差为0.0001，确定其超参数,αβ。
解：()()()111()1()()()()(),.nii x nn n x n n x p x ee ex p x e Ga n nx λλααβλαβλλλλβπλλαλπλλπλλαβ=----+--+∑===Γ∝∝++样本的似然函数：参数的后验分布服从伽马分布220.0002(2)4,20000.0.0001αβαβαβ⎧=⎪⎪⇒==⎨⎪=⎪⎩4. 设一批产品的不合格品率为θ，检查是一个接一个的进行，直到发现第一个不合格品停止检查，若设X 为发现第一个不合格品是已经检查的产品数，则X 服从几何分布，其分布列为 ()-1(=|)=1-,=1,2,x P X x x θθθL假如θ只能以相同的概率取三个值1/4, 2/4, 3/4，现只获得一个观察值=3x ，求θ的最大后验估计ˆMDθ。
贝叶斯统计-习题答案)
第一章 先验分布与后验分布1.1 解：令120.1,0.2θθ==设A 为从产品中随机取出8个，有2个不合格，则22618()0.10.90.1488P A C θ== 22628()0.20.80.2936P A C θ== 从而有5418.03.02936.07.01488.07.01488.0)()|()()|()()|()|(2211111=⨯+⨯⨯=+=θπθθπθθπθθπA P A P A P A 4582.0)|(1)|(4582.03.02936.07.01488.03.02936.0)()|()()|()()|()|(122211222=-==⨯+⨯⨯=+=A A or A P A P A P A θπθπθπθθπθθπθθπ1.2 解：令121, 1.5λλ==设X 为一卷磁带上的缺陷数，则()XP λ∴3(3)3!e P X λλλ-==R 语言求：)4(/)exp(*)3(^gamma λλ-1122(3)(3)()(3)()0.0998P X P X P X λπλλπλ∴===+== 从而有111222(3)()(3)0.2457(3)(3)()(3)0.7543(3)P X X P X P X X P X λπλπλλπλπλ==========1.3 解：设A 为从产品中随机取出8个，有3个不合格，则3358()(1)P A C θθθ=-（1） 由题意知 ()1,01πθθ=<< 从而有.10,)1(504)|(504)6,4(/1)6,4(1)6,4()1()1()1()1()1()1()1()()|()()|()|(535311614531535315338533810<<-==-=--=--=--==⎰⎰⎰⎰--θθθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求（2）.10,)1(840)|(840)7,4(/1)7,4(1)7,4()1()1()1()1()1()1(2)1()1(2)1()()|()()|()|(63631171463163631533853381<<-==-=--=--=----==⎰⎰⎰⎰--θθθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求1.5 解：（1）由已知可得.5.125.11,110110/1)()|()()|()|(,2010,101)(5.125.111)|(2112211)|(12,2121,1)|(5.125.11201011111111<<===<<=<<=+<<-==+<<-=⎰⎰θθθθπθθπθθπθθπθθθθθθθθd d x p x p x x p x p x x x p ，，即，时，当（2）由已知可得.6.115.11,1010110/1)()|,,()()|,,(),,|(,2010,101)(6.115.111)|,,(,219.1121,214.1121,211.1121,217.1121215.11212112211)|,,(9.11,4.11,1.11,7.11,5.11,0.12,6,2,1,2121,1)|,,(6.115.112010621621621621621654321621<<===<<=<<=+<<-+<<-+<<-+<<-+<<-+<<-========+<<-=⎰⎰θθθθπθθπθθπθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθd d x x x p x x x p x x x x x x p x x x p x x x x x x i x x x x p i ，即，，时，当【原答案：由已知可得 ()1,0.50.5P x x θθθ=-<<+1(),102010πθθ=<< 11.611.51()0.0110m x d θ==⎰从而有()()()10,11.511.6()P x x m x θπθπθθ==<< 】1.6 证明：设随机变量()XP λ，λ的先验分布为(,)Ga αβ，其中,αβ为已知，则即得证！),(~),,|()()|,,(),,|(,0,)()(,!!)|,,(121)(121211112111βαλπλλπλλπλλαβλπλλλλβαβλααλλ++∑∑∝•∝>Γ=∑===+--+--=-=-==∏∏n x Ga x x x ex x x p x x x e x e x e x x x p ni i n n x n n ni in x ni i x n ni i ni ii【原答案： (),0!x e P x x λλλλ-=>1(),0()e ααβλβπλλλα--=>Γ 因此 11(1)()()()x x x P x e e e λαβλαβλπλλπλλλλ---+--+∝•∝= 所以 (,1)x Ga x λαβ++】 1.7 解：（1）由题意可知.1},max{,1)/(1)/(122)()|,,()()|,,(),,|(,10,1)(,,2,1,10,22)|,,(121},max{221},max{2121121212112122111<<∝===<<==<<<==⎰⎰∏∏⎰∏∏====θθθθθθθθθθπθθπθθπθθπθθθθn nx x nn x x nni in nni inn n n ni i nni inin x x d d x xd x x x p x x x p x x x n i x xx x x x p n n【原答案：由题意可知 ()1,01πθθ=<< 因此122()12(1)xxm x d x θθ=•=-⎰因此 2()()1(),1()1P x x x x m x x θπθπθθθ==<<-（实质是新解当n=1的情形）】 （2） 由题意可知.1},max{,1)/(1)/(13232)()|,,()()|,,(),,|(,10,3)(,,2,1,10,22)|,,(12-21},max{2-22-21},max{2212211212121212122111<<∝=⨯⨯==<<==<<<==⎰⎰∏∏⎰∏∏====θθθθθθθθθθθθπθθπθθπθθθπθθθθn n x x n n x x nni in nni inn n n ni i nni inin x x d d x xd x x x p x x x p x x x n i x xx x x x p n n【原答案：由题意可知 1222()36xm x d x θθθ=•=⎰因此 ()()()1,01()P x x m x θπθπθθ==<<】 1.8 解：设A 为100个产品中3个不合格，则3397100()(1)P A C θθθ=-由题意可知 199(202)()(1),01(200)πθθθθΓ=-≤≤Γ 因此 3971994296()()()(1)(1)(1)A P A πθθπθθθθθθθ∝•∝--=- 由上可知)297,5(~)|(Be A θπ1.9 解：设X 为某集团中人的高度，则2(,5)XN θ∴25(,)10XNθ ∴2(176.53)5()p x θθ--=由题意可知 2(172.72)5.08()θπθ--=又由于X 是θ的充分统计量，从而有()()()()x x p x πθπθθπθ=∝•222(176.53)(172.72)(174.64)55.0821.26eeeθθθ------⨯∝•∝因此 (174.64,1.26)x N θ1.10 证明：设22(,),,N u u θσσ其中为已知又由于X 是θ的充分统计量，从而有()()()()x x p x πθπθθπθ=∝•222222251()()11252()11225252u x x u eeeσθθθσσσ+----+⨯--⨯+⨯∝∝因此 222251(,)112525u x xN σθσσ+++又由于21112525σ≤+ 所以 θ的后验标准差一定小于151.11 解：设X 为某人每天早上在车站等候公共汽车的时间，则(0,)X U θ.8,861)/(1192192)()|,,()()|,,(),,|(,4,192)(.81)|,,(8,8,5.3,2,1,0,1)|,,(768778774321321321433213213321>⨯====≥=>=====<<=⎰⎰⎰∞∞∞θθθθθθθθθθπθθπθθπθθθπθθθθθθd d d x x x p x x x p x x x x x x p x x x i x x x x p i ，时，当【原答案：设X 为某人每天早上在车站等候公共汽车的时间，则(0,)XU θ∴1(),0p x x θθθ=<<当8θ>时，31()p x θθ=43819211()8192m x d θθθ+∞==⎰从而有 7()()3()()128p x x m x θπθπθθ==, 计算错误】1.12 证明：由题意可知 1(),0,1,2,...,i np x x i n θθθ=<<=从而有 ()()()()x x p x πθπθθπθ∝•00111n n n ααααθθθθθ++++∝•∝ 因此 θ的后验分布仍是Pareto 分布。
(完整版)贝叶斯统计-习题答案)
第一章 先验分布与后验分布1.1 解：令120.1,0.2θθ==设A 为从产品中随机取出8个，有2个不合格，则22618()0.10.90.1488P A C θ== 22628()0.20.80.2936P A C θ== 从而有5418.03.02936.07.01488.07.01488.0)()|()()|()()|()|(2211111=⨯+⨯⨯=+=θπθθπθθπθθπA P A P A P A 4582.0)|(1)|(4582.03.02936.07.01488.03.02936.0)()|()()|()()|()|(122211222=-==⨯+⨯⨯=+=A A or A P A P A P A θπθπθπθθπθθπθθπ1.2 解：令121, 1.5λλ==设X 为一卷磁带上的缺陷数，则()XP λ∴3(3)3!e P X λλλ-==R 语言求：)4(/)exp(*)3(^gamma λλ-1122(3)(3)()(3)()0.0998P X P X P X λπλλπλ∴===+== 从而有111222(3)()(3)0.2457(3)(3)()(3)0.7543(3)P X X P X P X X P X λπλπλλπλπλ==========1.3 解：设A 为从产品中随机取出8个，有3个不合格，则3358()(1)P A C θθθ=-（1） 由题意知 ()1,01πθθ=<< 从而有.10,)1(504)|(504)6,4(/1)6,4(1)6,4()1()1()1()1()1()1()1()()|()()|()|(535311614531535315338533810<<-==-=--=--=--==⎰⎰⎰⎰--θθθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求（2）.10,)1(840)|(840)7,4(/1)7,4(1)7,4()1()1()1()1()1()1(2)1()1(2)1()()|()()|()|(636311714631636315338533810<<-==-=--=--=----==⎰⎰⎰⎰--θθθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求1.5 解：（1）由已知可得.5.125.11,110110/1)()|()()|()|(,2010,101)(5.125.111)|(2112211)|(12,2121,1)|(5.125.11201011111111<<===<<=<<=+<<-==+<<-=⎰⎰θθθθπθθπθθπθθπθθθθθθθθd d x p x p x x p x p x x x p ，，即，时，当（2）由已知可得.6.115.11,1010110/1)()|,,()()|,,(),,|(,2010,101)(6.115.111)|,,(,219.1121,214.1121,211.1121,217.1121215.11212112211)|,,(9.11,4.11,1.11,7.11,5.11,0.12,6,2,1,2121,1)|,,(6.115.112010621621621621621654321621<<===<<=<<=+<<-+<<-+<<-+<<-+<<-+<<-========+<<-=⎰⎰θθθθπθθπθθπθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθd d x x x p x x x p x x x x x x p x x x p x x x x x x i x x x x p i ，即，，时，当【原答案：由已知可得 ()1,0.50.5P x x θθθ=-<<+1(),102010πθθ=<< 11.611.51()0.0110m x d θ==⎰从而有()()()10,11.511.6()P x x m x θπθπθθ==<< 】1.6 证明：设随机变量()XP λ，λ的先验分布为(,)Ga αβ，其中,αβ为已知，则即得证！),(~),,|()()|,,(),,|(,0,)()(,!!)|,,(121)(121211112111βαλπλλπλλπλλαβλπλλλλβαβλααλλ++∑∑∝•∝>Γ=∑===+--+--=-=-==∏∏n x Ga x x x ex x x p x x x e x e x ex x x p ni i n n x n n ni in x ni i x n ni i ni ii【原答案： (),0!x e P x x λλλλ-=>1(),0()e ααβλβπλλλα--=>Γ 因此 11(1)()()()x x x P x e e e λαβλαβλπλλπλλλλ---+--+∝•∝= 所以 (,1)x Ga x λαβ++】 1.7 解：（1）由题意可知.1},max{,1)/(1)/(122)()|,,()()|,,(),,|(,10,1)(,,2,1,10,22)|,,(121},max{221},max{2121121212112122111<<∝===<<==<<<==⎰⎰∏∏⎰∏∏====θθθθθθθθθθπθθπθθπθθπθθθθn nx x nn x x nni in nni inn n n ni i nni inin x x d d x xd x x x p x x x p x x x n i x xx x x x p n n【原答案：由题意可知 ()1,01πθθ=<< 因此122()12(1)xxm x d x θθ=•=-⎰因此 2()()1(),1()1P x x x x m x x θπθπθθθ==<<- （实质是新解当n=1的情形）】（2） 由题意可知.1},max{,1)/(1)/(13232)()|,,()()|,,(),,|(,10,3)(,,2,1,10,22)|,,(12-21},max{2-22-21},max{2212211212121212122111<<∝=⨯⨯==<<==<<<==⎰⎰∏∏⎰∏∏====θθθθθθθθθθθθπθθπθθπθθθπθθθθn n x x n n x x nni in nni inn n n ni i nni inin x x d d x xd x x x p x x x p x x x n i x xx x x x p n n【原答案：由题意可知 1222()36xm x d x θθθ=•=⎰因此 ()()()1,01()P x x m x θπθπθθ==<<】 1.8 解：设A 为100个产品中3个不合格，则3397100()(1)P A C θθθ=-由题意可知 199(202)()(1),01(200)πθθθθΓ=-≤≤Γ 因此 3971994296()()()(1)(1)(1)A P A πθθπθθθθθθθ∝•∝--=- 由上可知)297,5(~)|(Be A θπ1.9 解：设X 为某集团中人的高度，则2(,5)XN θ∴25(,)10XNθ ∴2(176.53)5()p x θθ--=由题意可知 2(172.72)5.08()θπθ--=又由于X 是θ的充分统计量，从而有()()()()x x p x πθπθθπθ=∝•222(176.53)(172.72)(174.64)55.0821.26eeeθθθ------⨯∝•∝因此 (174.64,1.26)x N θ1.10 证明：设22(,),,N u u θσσ其中为已知又由于X 是θ的充分统计量，从而有()()()()x x p x πθπθθπθ=∝•222222251()()11252()11225252u x x u eeeσθθθσσσ+----+⨯--⨯+⨯∝∝因此 222251(,)112525u x xN σθσσ+++又由于21112525σ≤+ 所以 θ的后验标准差一定小于151.11 解：设X 为某人每天早上在车站等候公共汽车的时间，则(0,)X U θ.8,861)/(1192192)()|,,()()|,,(),,|(,4,192)(.81)|,,(8,8,5.3,2,1,0,1)|,,(768778774321321321433213213321>⨯====≥=>=====<<=⎰⎰⎰∞∞∞θθθθθθθθθθπθθπθθπθθθπθθθθθθd d d x x x p x x x p x x x x x x p x x x i x x x x p i ，时，当【原答案：设X 为某人每天早上在车站等候公共汽车的时间，则(0,)XU θ∴1(),0p x x θθθ=<<当8θ>时，31()p x θθ=43819211()8192m x d θθθ+∞==⎰从而有 7()()3()()128p x x m x θπθπθθ==, 计算错误】1.12 证明：由题意可知 1(),0,1,2,...,i np x x i n θθθ=<<=从而有 ()()()()x x p x πθπθθπθ∝•00111n n n ααααθθθθθ++++∝•∝ 因此 θ的后验分布仍是Pareto 分布。
贝叶斯统计原理及方法优秀-2022年学习资料
伽玛分布-如果随机变量X具有概率密度函数-e-D-Fa-x-1-x≥0-0,-x<0-则称X服从伽玛分布， 作X~Gaa,入.-其中a>0为形状参数，入>0为尺度参数，-6
EX=于-」e=iara,-Ta+11o-To2-aa+1-EX2=-22-C-VrX=EX2-[EX]2 -7
贝塔函数-Ba,b=[x"1-x-dx-称为贝塔函数，其中参数a>0,b>0-贝塔函数的性质：1Ba,b= b,a-TaTb-2Ba,b=-Ta+b-10
Bayesian Statistics-贝叶斯统计-1
贝叶斯统计-预修要求：已修过概率论与数理统计-基本教材：-茆诗松编，贝叶斯统计-中国统计出版社，2005年
[1]贝叶斯统计与决策.Berger J O.中国统计出版-社.1998-[2]现代贝叶斯统计.Kotz ,吴喜之.中国统计出版-社.1999-[3]贝叶斯统计推断.张尧庭、陈汉峰.科学出版-社.1991
经典统计学：基于以上两种信息进行的统计推断被-称为经典统计学。-•说明：它的基本观点是把数据（样本）看成是 自-具有一定概率分布的总体，所研究对象是这个总体而-不局限于数据本身。-据现有资料看，这方面最早的工作是高 和勒让德-德误差分析、正态分布和最小二乘法。从十九世纪末-期到二十世纪中叶，经皮尔逊、费歇和奈曼等人杰出工作创立了经典统计学。-²随着经典统计学的持续发展与广泛应用，它本身的-缺陷也逐渐暴露出来了。-23
贝叶斯方法Bayesian approach-贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系-统地阐述和解决统 问题的方法Samuel Kotz和-吴喜之，2000。-贝叶斯推断的基本方法是将关于未知参数的先-验信息与 本信息综合，再根据贝叶斯定理，得-出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数-茆诗松和王静龙等，1998年 -“贝叶斯提出了一种归纳推理的理论（贝叶斯定-理，以后被一些统计学者发展为一种系统的统计-推断方法，称为贝 斯方法.”一摘自《中国大百-科全书》（数学卷）-16
贝叶斯 统计
贝叶斯统计：原理、方法和应用贝叶斯统计是一种基于贝叶斯概率的统计学理论，它使用概率的方法来解决统计学问题，如参数估计、假设检验、预测和决策等。
贝叶斯统计的核心思想是利用贝叶斯定理，根据已有的数据和先验知识，更新对未知参数或模型的信念，得到后验分布。
贝叶斯统计与传统的频率统计有很大的不同，主要体现在对概率的理解、对参数的处理和对推断的方法上。
本文将介绍贝叶斯统计的基本原理、主要方法和应用领域，以及它与频率统计的比较和联系。
一、贝叶斯统计的基本原理1.1 贝叶斯概率贝叶斯统计是建立在贝叶斯概率的基础上的。
贝叶斯概率是一种主观概率，它反映了人们对某个事件或命题发生的信心程度。
贝叶斯概率不依赖于事件的重复性或客观性，而是依赖于人们的知识和经验。
因此，不同的人可以有不同的贝叶斯概率，而且同一个人在不同的情境下也可以有不同的贝叶斯概率。
例如，如果我们想要估计明天下雨的概率，我们可以根据天气预报、季节、地理位置等信息来给出一个贝叶斯概率。
这个概率并不是说明天下雨是一个随机事件，而是说我们对明天下雨有多大的信心。
如果我们有更多或更准确的信息，我们可以更新我们的贝叶斯概率。
如果我们和别人有不同的信息或判断标准，我们可以有不同的贝叶斯概率。
1.2 贝叶斯定理贝叶斯定理是贝叶斯统计中最重要的工具，它描述了在给定新数据或证据后，如何更新对某个事件或命题发生的信心程度。
贝叶斯定理可以用数学公式表示为：P(A|B)=P(B|A)P(A)P(B)其中，A和B是两个事件或命题，P(A)是A发生的先验概率，即在没有B信息之前对A发生的信心程度；P(B)是B 发生的边缘概率，即在没有考虑A之前B发生的信心程度；P(B|A)是在已知A发生后B发生的条件概率，即在考虑了A信息之后对B发生的信心程度；P(A|B)是在已知B发生后A发生的条件概率，即在考虑了B信息之后对A发生的信心程度。
这个条件概率也被称为后验概率，它是贝叶斯推断的目标。
贝叶斯统计-习题答案)
第一章 先验分布与后验分布1.1 解：令120.1,0.2θθ==设A 为从产品中随机取出8个，有2个不合格，则22618()0.10.90.1488P A C θ== 22628()0.20.80.2936P A C θ== 从而有5418.03.02936.07.01488.07.01488.0)()|()()|()()|()|(2211111=⨯+⨯⨯=+=θπθθπθθπθθπA P A P A P A 4582.0)|(1)|(4582.03.02936.07.01488.03.02936.0)()|()()|()()|()|(122211222=-==⨯+⨯⨯=+=A A or A P A P A P A θπθπθπθθπθθπθθπ1.2 解：令121, 1.5λλ== 设X 为一卷磁带上的缺陷数，则()XP λ∴3(3)3!e P X λλλ-==R 语言求：)4(/)exp(*)3(^gamma λλ-1122(3)(3)()(3)()0.0998P X P X P X λπλλπλ∴===+== 从而有111222(3)()(3)0.2457(3)(3)()(3)0.7543(3)P X X P X P X X P X λπλπλλπλπλ==========1.3 解：设A 为从产品中随机取出8个，有3个不合格，则3358()(1)P A C θθθ=-（1） 由题意知 ()1,01πθθ=<< 从而有.10,)1(504)|(504)6,4(/1)6,4(1)6,4()1()1()1()1()1()1()1()()|()()|()|(53531161453153531533853381<<-==-=--=--=--==⎰⎰⎰⎰--θθθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求（2）.10,)1(840)|(840)7,4(/1)7,4(1)7,4()1()1()1()1()1()1(2)1()1(2)1()()|()()|()|(63631171463163631533853381<<-==-=--=--=----==⎰⎰⎰⎰--θθθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθθπθθπθθπA beta B R B d d d C C d A P A P A ：语言求1.5 解：（1）由已知可得.5.125.11,110110/1)()|()()|()|(,2010,101)(5.125.111)|(2112211)|(12,2121,1)|(5.125.11201011111111<<===<<=<<=+<<-==+<<-=⎰⎰θθθθπθθπθθπθθπθθθθθθθθd d x p x p x x p x p x x x p ，，即，时，当（2）由已知可得.6.115.11,1010110/1)()|,,()()|,,(),,|(,2010,101)(6.115.111)|,,(,219.1121,214.1121,211.1121,217.1121215.11212112211)|,,(9.11,4.11,1.11,7.11,5.11,0.12,6,2,1,2121,1)|,,(6.115.112010621621621621621654321621<<===<<=<<=+<<-+<<-+<<-+<<-+<<-+<<-========+<<-=⎰⎰θθθθπθθπθθπθθπθθθθθθθθθθθθθθθθθθd d x x x p x x x p x x x x x x p x x x p x x x x x x i x x x x p i ，即，，时，当【原答案：由已知可得 ()1,0.50.5P x x θθθ=-<<+1(),102010πθθ=<< 11.611.51()0.0110m x d θ==⎰从而有()()()10,11.511.6()P x x m x θπθπθθ==<< 】1.6 证明：设随机变量()XP λ，λ的先验分布为(,)Ga αβ，其中,αβ为已知，则即得证！),(~),,|()()|,,(),,|(,0,)()(,!!)|,,(121)(121211112111βαλπλλπλλπλλαβλπλλλλβαβλααλλ++∑∑∝•∝>Γ=∑===+--+--=-=-==∏∏n x Ga x x x ex x x p x x x e x e x e x x x p ni i n n x n n ni in x ni i x n ni i ni ii【原答案： (),0!x e P x x λλλλ-=>1(),0()e ααβλβπλλλα--=>Γ 因此 11(1)()()()x x x P x e e e λαβλαβλπλλπλλλλ---+--+∝•∝= 所以 (,1)x Ga x λαβ++】 1.7 解：（1）由题意可知.1},max{,1)/(1)/(122)()|,,()()|,,(),,|(,10,1)(,,2,1,10,22)|,,(121},max{221},max{2121121212112122111<<∝===<<==<<<==⎰⎰∏∏⎰∏∏====θθθθθθθθθθπθθπθθπθθπθθθθn nx x nn x x nni in nni inn n n ni i nni inin x x d d x xd x x x p x x x p x x x n i x xx x x x p n n【原答案：由题意可知 ()1,01πθθ=<< 因此122()12(1)xxm x d x θθ=•=-⎰因此 2()()1(),1()1P x x x x m x x θπθπθθθ==<<- （实质是新解当n=1的情形）】（2） 由题意可知.1},max{,1)/(1)/(13232)()|,,()()|,,(),,|(,10,3)(,,2,1,10,22)|,,(12-21},max{2-22-21},max{2212211212121212122111<<∝=⨯⨯==<<==<<<==⎰⎰∏∏⎰∏∏====θθθθθθθθθθθθπθθπθθπθθθπθθθθn n x x n n x x nni in nni inn n n ni i nni inin x x d d x xd x x x p x x x p x x x n i x xx x x x p n n【原答案：由题意可知 1222()36xm x d x θθθ=•=⎰因此 ()()()1,01()P x x m x θπθπθθ==<<】1.8 解：设A 为100个产品中3个不合格，则3397100()(1)P A C θθθ=-由题意可知 199(202)()(1),01(200)πθθθθΓ=-≤≤Γ 因此 3971994296()()()(1)(1)(1)A P A πθθπθθθθθθθ∝•∝--=- 由上可知)297,5(~)|(Be A θπ1.9 解：设X 为某集团中人的高度，则2(,5)XN θ∴25(,)10XN θ∴2(176.53)5()p x θθ--=由题意可知 2(172.72)5.08()θπθ--=又由于X 是θ的充分统计量，从而有()()()()x x p x πθπθθπθ=∝•222(176.53)(172.72)(174.64)55.0821.26eeeθθθ------⨯∝•∝因此(174.64,1.26)x N1.10 证明：设22(,),,N u u θσσ其中为已知又由于X 是θ的充分统计量，从而有()()()()x x p x πθπθθπθ=∝•222222251()()11252()11225252u x x u eeeσθθθσσσ+----+⨯--⨯+⨯∝∝因此 222251(,)112525u x xN σθσσ+++又由于21112525σ≤+ 所以 θ的后验标准差一定小于151.11 解：设X 为某人每天早上在车站等候公共汽车的时间，则(0,)X U θ.8,861)/(1192192)()|,,()()|,,(),,|(,4,192)(.81)|,,(8,8,5.3,2,1,0,1)|,,(768778774321321321433213213321>⨯====≥=>=====<<=⎰⎰⎰∞∞∞θθθθθθθθθθπθθπθθπθθθπθθθθθθd d d x x x p x x x p x x x x x x p x x x i x x x x p i ，时，当【原答案：设X 为某人每天早上在车站等候公共汽车的时间，则(0,)XU θ∴1(),0p x x θθθ=<<当8θ>时，31()p x θθ=43819211()8192m x d θθθ+∞==⎰从而有 7()()3()()128p x x m x θπθπθθ==, 计算错误】1.12 证明：由题意可知 1(),0,1,2,...,i np x x i n θθθ=<<=从而有 ()()()()x x p x πθπθθπθ∝•00111n n n ααααθθθθθ++++∝•∝ 因此 θ的后验分布仍是Pareto 分布。
统计学中的贝叶斯统计
统计学中的贝叶斯统计贝叶斯统计是统计学中一种重要的统计推理方法，它基于贝叶斯定理，通过将先验知识和观测数据相结合，来进行参数估计和决策推断。
本文将介绍贝叶斯统计的基本原理、应用领域以及与频率主义统计学的对比。
一、贝叶斯统计的基本原理贝叶斯统计的核心理念是通过主观先验知识和观测数据的结合，不断修正对未知参数的估计。
贝叶斯定理是贝叶斯统计方法的基础，它描述了在给定观测数据的情况下，参数的后验概率与先验概率以及数据产生的概率之间的关系。
根据贝叶斯定理，可以得到后验概率密度函数，从而进行参数估计或预测。
二、贝叶斯统计的应用领域1.机器学习与人工智能贝叶斯统计被广泛应用于机器学习和人工智能领域。
在模式识别、分类与回归分析中，贝叶斯统计可以用于构建概率模型，从而进行模式的识别和预测。
此外，贝叶斯网络也是一种常用的概率图模型，能够描述变量之间的依赖关系，用于推理和决策。
2.医学研究与临床实践在医学研究和临床实践中，贝叶斯统计可以帮助研究人员进行疾病的风险评估和效果评价。
例如，在药物研发中，贝叶斯统计方法可以用于药物的剂量选择和剂量个性化，从而提高疗效和减少不良反应。
3.市场营销与商业决策贝叶斯统计方法在市场营销和商业决策领域也有广泛的应用。
通过分析市场研究数据和消费者行为数据，贝叶斯统计可以帮助企业了解用户需求，制定有效的营销策略。
同时，贝叶斯决策理论也可以在面对不确定性的商业决策中提供决策框架。
三、贝叶斯统计与频率主义统计学的对比贝叶斯统计与频率主义统计学是统计学领域中两种不同的推理思路和方法。
频率主义统计学将概率解释为长期重复试验的频率，其核心是基于样本数据进行推断。
而贝叶斯统计则将概率解释为表示不确定性的一种度量，其基于主观先验知识和观测数据进行推断。
与频率主义统计学相比，贝叶斯统计具有以下优势：1.能够充分利用先验知识。
贝叶斯统计允许研究者将先验知识引入统计模型中，从而提供更准确和可靠的推断结果。
2.能够处理小样本问题。
贝叶斯统计茆诗松版大部分课后习题答案（精编新修订）
习题讲解一、1,3,5,6,10,11,12,151.1记样本为x.()()22682268(0.1)*0.1*0.90.1488(0.2)*0.2*0.80.29360.1488*0.70.10.54180.1488*0.70.2936*0.30.2936*0.30.20.45820.1488*0.70.2936*0.3p x C p x C x x θθπθπθ==≈==≈==≈+==≈+后验分布：()()()()()1113353680362(|)(1)*2(1)112(1)15(|)840(1),01m x p x d C d d p x x m x θπθθθθθθθθθθπθπθθθθ==--=-===-<<⎰⎰⎰1.61.11 由题意设x 表示等候汽车的时间，则其服从均匀分布(0,)U θ1,0()0,x p x θθ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它因为抽取3个样本，即，所以样本联合分布为123(,,)X x x x =12331,0,,()0,x x x p X θθ⎧<<⎪=⎨⎪⎩其它 又因为4192/,4()0,4θθπθθ⎧≥=⎨<⎩所以，利用样本信息得1233471192192(,)()() (8,0,,)h X p X x x x θθπθθθθθθ==⋅=≥<<于是788192()(,)m X h X d d θθθθ+∞+∞==⎰⎰的后验分布为θ76778(,)192/68()192()h X X m X d θθπθθθθ+∞⨯===⎰6768,8()0,8X θπθθθ⎧⨯≥⎪=⎨⎪<⎩1.12样本联合分布为：1(),0np x x θθθ=<< 1000/,()0,αααθθθθπθθθ+⎧>=⎨≤⎩{}110101()()()/1/,max ,,,n n n x p x x x αααπθθπθαθθθθθθ++++∝=∝>= 因此的后验分布的核为，仍表现为Pareto 分布密度函数的核θ11/n αθ++即1111()/,()0,n n n x αααθθθθπθθθ+++⎧+>=⎨≤⎩即得证。
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（2）写出收益函数。
（3）在折中准则下,对乐观系数 的不同值,讨论卖花姑娘前一天应购进几束鲜花为好。
解:
:
1５.在二行动决策问题中,收益函数为
若 ,计算先验EVPI。
解:
16．在二行动决策问题中，收益函数为
若 ，对 ,分别计算先验EVＰI。
解:
贝叶斯统计复习
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贝叶斯统计习题
1.设 是一批产品的不合格率,从中抽取８个产品进行检验，发现3个不合格品，假如先验分布为（1)
(２)
求 的后验分布。
解：
2．设 是来自均匀分布 的一个样本,又设 的先验分布为Ｐaｒeto分布，其密度函数为
其中参数 ,证明: 的后验分布仍为Ｐareto分布。
解:样本联合分布为：
因此 的后验分布的核为 ,仍表现为Parｅto分布密度函数的核
即
即得证。
3．设 是来自指数分布的一个样本,指数分布的密度函数为 ，
（1）证明:伽玛分布 是参数 的共轭先验分布。
（2）若从先验信息得知,先验均值为0.00０２，先验标准差为0．0００１，确定其超参数 。
先验期望准则下：各行动的先验期望收益为
从而最优行动为 。
12.某水果店准备购进一批苹果投放市场，市场需求量和采购量都在500至２000公斤之间，已知其收益函数为 ,假设 的先验分布为 上的均匀分布,该店应购进多少苹果可使先验期望收益最大？
解：先验期望收益为
当a＝１３４3时,先验期望达到最大，故应购进1343公斤苹果。
假设厂长根据自己对一年后市场需求量是高，中,低，给出的主观概率分别为0.６,0.3，0.1。求在悲观准则，乐观准则,和先验期望准则下的最优行动。
解:悲观准则下:首先行动 , , 的最小收益分别为-200，－８00,-３0,。然后选出其中最大的收益为－3０,从而最优行动为
乐观准则下：首先行动 , , 的最大收益分别为700，980,400,。然后选出其中最大的收益为９80,从而最优行动为 。
后验方差为： .
7．设x服从伽玛分布 , 的分布为倒伽玛分布 ,
（1）证明:在给定x的条件下， 的后验分布为倒伽玛分布 。
（2）求 的后验均值与后验方差。
解：由 可以得出
（1） 的后验分布为：
即为倒伽玛分布 的核。
所以 的后验分布为
（２）后验均值为
后验方差为
8．对正态分布 作观察,获得三个观察值:2,3,5,若 的先验分布为 ，求 的0．95可信区间。
９.设某电子元件的失效时间X服从指数分布,其密度函数为
若未知参数 的先验分布为倒伽玛分布 。计算该种元件在时间200之前失效的边缘密度。
解：ห้องสมุดไป่ตู้
10.设 相互独立，且 。若 是来自伽玛分布 的一个样本，找出对 的联合边缘密度。
解:
11.某厂准备一年后生产一种新产品，如今有三个方案供选择：改建本厂原有生产线（ ）,从国外引进一条自动化生产线( )；与兄弟厂协助组织“一条龙”生产线（ ）。厂长预计一年后市场对此产品的需求量大致可分为三种：较高( );一般（ ）;较低（ )。假设其收益矩阵为(单位：万元)，
13.设某决策问题的收益函数为 ，若 服从 上的均匀分布，
（1）求该决策问题的损失函数。
（2）在先验期望损失最小的原则下寻求最优行动。
解:
１4.一位卖花姑娘每晚购进鲜花第二天去卖,假设每束花的购进价格为1元，售价为6元,若当天卖不掉，因枯萎而不能再卖。根据经验一天至少能卖５束鲜花,最多能卖10束鲜花。
联合概率为
X=3的无条件概率为
的后验分布为
5。设 是来自如下指数分布的一个观察值，
取柯西分布作为 的先验分布,即
求 的最大后验估计 。
解后验密度
６.设 是来自均匀分布 的一个样本,又设 服从Parｅto分布，密度函数为
求 的后验均值和后验方差。
解: 的先验分布为:
令
可得后验分布为：
则 的后验期望估计为： ，
解：
4．设一批产品的不合格品率为 ,检查是一个接一个的进行,直到发现第一个不合格品停止检查,若设X为发现第一个不合格品是已经检查的产品数，则X服从几何分布,其分布列为
假如 只能以相同的概率取三个值1/4,２/４,3／4,现只获得一个观察值 ，求 的最大后验估计 。
解： 的先验分布为
在 给定的条件下，X=3的条件概率为