怎么理解先验概率和后验概率 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为\"由因求果\"问题中的\"因\"出现的概率。在贝叶斯统计推断中，不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素。
最佳接收机 假设先验概率相等 当采用最小误码率准则实现最佳检测时，在先验概率相等的情况下判别，判别规则：择大判别。也就是说如果先验概率都不相等了，还怎么进行判别呢？是吧~
怎么理解先验概率和后验概率 先验2113概率是指根据以往经验和分析5261得到的概率，如全概率公式，它往往作为4102\"由因求果\"问题中的\"因\"出现的1653概率。在贝叶斯统计推断中，不确定数量的先验概率分布是在考虑一些因素之前表达对这一数量的置信程度的概率分布。例如，先验概率分布可能代表在将来的选举中投票给特定政治家的选民相对比例的概率分布。未知的数量可以是模型的参数或者是潜在变量。后验概率是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中，在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的计算要以先验概率为基础。后验概率可以根据通过贝叶斯公式，用先验概率和似然函数计算出来。扩展资料：先验概率的分类1、利用过去历史资料计算得到的先验概率，称为客观先验概率；2、当历史资料无从取得或资料不完全时，凭人们的主观经验来判断而得到的先验概率，称为主观先验概率。先验概率的条件先验概率是通过古典概率模型加以定义的，故又称为古典概率。古典概率模型要求满足两个条件：1、试验的所有可能结果是有限的；2、每一种可能结果出现的可能性(概率)相等。若所有可能结果的总数为N，随机事件A包括n个可能结果，那么随机事件A出现的概率为n/N。先验。
设计最佳接收机时为什么假定先验概率相等 当采用最小误码率准则实现最佳检测时，在先验概率相等的情况下判别，判别规则：择大判别。也就是说如果先验概率都不相等了，还怎么进行判别呢？是吧~
假设检验和参数估计有什么相同和不同 1、相同点：（1）都是根据样本信息对总体的数量特征进行推断；（2）都以抽样分布为理论依据，建立在概率论基础之上的统计推断，推断结果都有一定的可信程度或风险。。
你对贝叶斯统计都有怎样的理解？ 希望可以有和经典统计学对比而言的观点，有文采有哲学味儿就更好啦？
德州扑克中GTO理论的原理是什么？ 德州扑克里面讲的GTO，到底什么是GTO？6 人赞同了该回答 这些话本来是要放在最后说的，可是我怕你们看不到那里！下面的内容太过于硬核，看到那些数学公式，心里就已经一万。
关于罗伯特·奥曼的论文《不一致的达成》怎样解读？ 能不能用比较清晰的说明方式来“翻译”一遍这篇论文？网络上流传的那个译文真心看不懂，很多变量都不说明…
先验概率和后验概率有没有本质区别？ 先验概率（prior probability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为\"由因求果\"问题中的\"因\"出现的概率·验概率不是根据有关自然状态的全部资料测定的，而只是利用现有的材料(主要是历史资料)计算的；后验概率使用了有关自然状态更加全面的资料，既有先验概率资料，也有补充资料；先验概率的计算比较简单，没有使用贝叶斯公式；而后验概率的计算，要使用贝叶斯公式，而且在利用样本资料计算逻辑概率时，还要使用理论概率分布，需要更多的数理统计知识。
怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes's theorem）？ 贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中高手几乎都在用到它。生命科学家用…
