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1，好好玩啊
2，2013年公歷九月十四十一點二十出生的胡姓女孩的名字
3，貝葉斯公式應(yīng)用實例
4，貝葉斯公式應(yīng)用實例

1，好好玩啊

你呀你最美美死你拉?。?！

環(huán)姐中國佳麗誰最美(圖) 50位參加環(huán)球小姐中國區(qū)總決賽的佳麗們經(jīng)過分組展示后，經(jīng)觀眾評選其中10位“今夜最美小姐”。這10位小姐不僅外貌嬌好，更是多才多藝。她們是4號選手景麗、8號選手賀楠、11號選手陶思媛、18號選手李如、25號選手羅瑛、26號選手韓銀光、32號選手孫英英、38號選手鄭可、45號選手胡杉杉、48號選手張乃鷗，每個都是奪冠的種子選手。　　看看哪個是你心儀的環(huán)球中國小姐:http://www.qianlong.com/

好好玩啊

2，2013年公歷九月十四十一點二十出生的胡姓女孩的名字

胡明芳

胡婉悅　恭順和悅。適用于女孩取名字。出自明代宋濂《怡養(yǎng)堂記》：“愛而肅恭之禮存焉，敬而婉悅之意備焉，斯可以為善養(yǎng)矣?！? 天下父母心，無一不是望子成龍望女成鳳，名字無論如何取，最終皆是蘊(yùn)含著父母對愛兒愛女的殷切希望與諄諄教誨。希望我的回答對你有所幫助！要起名適合寶寶八字的吉利名字Q我。是付費(fèi)的。美麗人生，美好生活，從起名開始！?。?

胡杉杉怎么樣

胡昭雪（昭：充滿活力，是一個陽光女孩。雪：愿她象雪一樣純潔、美麗。）好名字沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，個人認(rèn)為應(yīng)該包括字形簡美、音韻朗暢、意蘊(yùn)豐富、文化內(nèi)涵、詩意優(yōu)美、巧妙別致、新穎少見、五行相補(bǔ)、數(shù)理吉祥九個方面。因此，取一個好名需要考慮到寶寶的出生地、家長的期望、長輩要求等等因素。讓孩子美好的人生，從一個詩意優(yōu)雅的名字開始。

推算結(jié)果公歷：2013年9月14日（星期六）11點20分。農(nóng)歷：癸巳年八月初十日午時生肖：蛇八字：癸巳辛酉癸未戊午五行：水火金金水土土火方位：北南西西北中中南命中虧缺：木。取: 胡雨桐或胡雨萌 (萌芽美好，富貴尊榮)。胡曉楠或胡雅楠 (文雅不俗氣，美好之標(biāo)準(zhǔn))。胡夢琪或胡夢潔（心地善良，夢幻純潔）。

胡佳芳

2013年公歷九月十四十一點二十出生的胡姓女孩的名字

3，貝葉斯公式應(yīng)用實例

寫作話題: 貝葉斯預(yù)測模型在礦物含量預(yù)測中的應(yīng)用貝葉斯預(yù)測模型在氣溫變化預(yù)測中的應(yīng)用貝葉斯學(xué)習(xí)原理及其在預(yù)測未來地震危險中的應(yīng)用基于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(yīng)用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物序列分析中的應(yīng)用基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海上目標(biāo)識別貝葉斯原理在發(fā)動機(jī)標(biāo)定中的應(yīng)用貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應(yīng)用相關(guān)書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《貝葉斯決策》黃曉榕《經(jīng)濟(jì)信息價格評估以及貝葉斯方法的應(yīng)用》張麗 , 閆善文 , 劉亞東《全概率公式與貝葉斯公式的應(yīng)用及推廣》周麗琴《貝葉斯均衡的應(yīng)用》王輝 , 張劍飛 , 王雙成《基于預(yù)測能力的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)》張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健《稀疏貝葉斯及其在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用》鄒林全《貝葉斯方法在會計決策中的應(yīng)用》周麗華《市場預(yù)測中的貝葉斯公式應(yīng)用》夏敏軼 , 張焱《貝葉斯公式在風(fēng)險決策中的應(yīng)用》臧玉衛(wèi) , 王萍 , 吳育華《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在股指期貨風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用》黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍(lán)伯雄《基于貝葉斯決策方法的證券歷史數(shù)據(jù)有效性分析》肖玉山 , 王海東《無偏預(yù)測理論在經(jīng)驗貝葉斯分析中的應(yīng)用》嚴(yán)惠云 , 師義民《Linex損失下股票投資的貝葉斯預(yù)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(yīng)用》劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波《分整模型在商品價格預(yù)測中的應(yīng)用》《Bayes方法在經(jīng)營決策中的應(yīng)用》《決策有用性的信息觀》《統(tǒng)計預(yù)測和決策課件》《貝葉斯經(jīng)濟(jì)時間序列預(yù)測模型及其應(yīng)用研究》《貝葉斯統(tǒng)計推斷》《決策分析理論與實務(wù)》

疾病診斷. 假設(shè)有一臺癌癥診斷儀，通過對它以往的診斷記錄的分析，如果患者確實患有癌癥它的確診率為90%，若果患者沒有癌癥，被診斷成癌癥的概率為10%。問題：如果一個人被這臺診斷儀確診成癌癥，這個人患有癌癥的概率是多少？設(shè) A：癌癥診斷儀給出癌癥診斷。B1：病人是癌癥患者。B2 病人不是癌癥患者。 P(A|B1) = 90%； P(A) = 90%*P(B1) + 10%*P(B2)；則: P(B1|A) = P(B1)*90% / (90%*P(B1) + 10%*P(B2))；我們知道人群中癌癥患者的比重是很小了，假設(shè)為1%，則 P(B1) = 1%；P(B2) = 99%；可以算出： P(B1|A) = 8% 看出什么問題了嗎？如果醫(yī)生僅僅根據(jù)癌癥診斷儀給出的確診信息就認(rèn)為病人有很大可能性患有癌癥(醫(yī)生經(jīng)常這么做)，那就太不付責(zé)任了！因為即使這樣，這個病人得癌癥的概率還是只有8%! 對公式P(B1|A) = P(B1)*90% / (90%*P(B1) + 10%*P(B2))做一下簡單的變形，得: P(B1|A) =1 / (1 + (10%*P(B2))/(P(B1)*90%)) 在結(jié)果中只有一個變量 P(B2))/(P(B1)，這個比率也叫做基礎(chǔ)比率。基礎(chǔ)比率越大，P(B1|A)的值越小。在本例中P(B2))/(P(B1) = 99：1。在推理中基礎(chǔ)比率起到的至關(guān)重要的作用?？墒谴蟛糠秩嗽谏钪凶雠袛嗟臅r候卻忽略了它,從而對于必然的小概率事件的發(fā)生深信不疑。

貝葉斯公式應(yīng)用實例

4，貝葉斯公式應(yīng)用實例

寫作話題: 貝葉斯預(yù)測模型在礦物含量預(yù)測中的應(yīng)用貝葉斯預(yù)測模型在氣溫變化預(yù)測中的應(yīng)用貝葉斯學(xué)習(xí)原理及其在預(yù)測未來地震危險中的應(yīng)用基于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(yīng)用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在生物序列分析中的應(yīng)用基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海上目標(biāo)識別貝葉斯原理在發(fā)動機(jī)標(biāo)定中的應(yīng)用貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應(yīng)用相關(guān)書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》Springer 《貝葉斯決策》黃曉榕《經(jīng)濟(jì)信息價格評估以及貝葉斯方法的應(yīng)用》張麗 , 閆善文 , 劉亞東《全概率公式與貝葉斯公式的應(yīng)用及推廣》周麗琴《貝葉斯均衡的應(yīng)用》王輝 , 張劍飛 , 王雙成《基于預(yù)測能力的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)》張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健《稀疏貝葉斯及其在時間序列預(yù)測中的應(yīng)用》鄒林全《貝葉斯方法在會計決策中的應(yīng)用》周麗華《市場預(yù)測中的貝葉斯公式應(yīng)用》夏敏軼 , 張焱《貝葉斯公式在風(fēng)險決策中的應(yīng)用》臧玉衛(wèi) , 王萍 , 吳育華《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在股指期貨風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用》黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍(lán)伯雄《基于貝葉斯決策方法的證券歷史數(shù)據(jù)有效性分析》肖玉山 , 王海東《無偏預(yù)測理論在經(jīng)驗貝葉斯分析中的應(yīng)用》嚴(yán)惠云 , 師義民《Linex損失下股票投資的貝葉斯預(yù)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(yīng)用》劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波《分整模型在商品價格預(yù)測中的應(yīng)用》《Bayes方法在經(jīng)營決策中的應(yīng)用》《決策有用性的信息觀》《統(tǒng)計預(yù)測和決策課件》《貝葉斯經(jīng)濟(jì)時間序列預(yù)測模型及其應(yīng)用研究》《貝葉斯統(tǒng)計推斷》《決策分析理論與實務(wù)》

貝葉斯公式貝葉斯公式貝葉斯定理由英國數(shù)學(xué)家貝葉斯 ( thomas bayes 1702-1761 ) 發(fā)展，用來描述兩個條件概率之間的關(guān)系，比如 p(a|b) 和 p(b|a)。按照乘法法則：p(a∩b)=p(a)*p(b|a)=p(b)*p(a|b)，可以立刻導(dǎo)出貝葉斯定理公式：p(a|b)=p(b|a)*p(a)/p(b) 如上公式也可變形為：p(b|a)=p(a|b)*p(b)/p(a) 例如：一座別墅在過去的 20 年里一共發(fā)生過 2 次被盜，別墅的主人有一條狗，狗平均每周晚上叫 3 次，在盜賊入侵時狗叫的概率被估計為 0.9，問題是：在狗叫的時候發(fā)生入侵的概率是多少？我們假設(shè) a 事件為狗在晚上叫，b 為盜賊入侵，則 p(a) = 3 / 7，p(b)=2/(20·365)=2/7300，p(a | b) = 0.9，按照公式很容易得出結(jié)果：p(b|a)=0.9*(2/7300)*(7/3)=0.00058 另一個例子，現(xiàn)分別有 a，b 兩個容器，在容器 a 里分別有 7 個紅球和 3 個白球，在容器 b 里有 1 個紅球和 9 個白球，現(xiàn)已知從這兩個容器里任意抽出了一個球，且是紅球，問這個紅球是來自容器 a 的概率是多少? 假設(shè)已經(jīng)抽出紅球為事件 b，從容器 a 里抽出球為事件 a，則有：p(b) = 8 / 20，p(a) = 1 / 2，p(b | a) = 7 / 10，按照公式，則有：p(a|b)=(7 / 10)*(1 / 2)*(20/8)=7/8 貝葉斯公式為利用搜集到的信息對原有判斷進(jìn)行修正提供了有效手段。在采樣之前，經(jīng)濟(jì)主體對各種假設(shè)有一個判斷（先驗概率），關(guān)于先驗概率的分布，通?？筛鶕?jù)經(jīng)濟(jì)主體的經(jīng)驗判斷確定(當(dāng)無任何信息時，一般假設(shè)各先驗概率相同)，較復(fù)雜精確的可利用包括最大熵技術(shù)或邊際分布密度以及相互信息原理等方法來確定先驗概率分布。