贝叶斯简介

何为区间估计

贝叶斯区间估计的内容

贝叶斯区间估计的作用

贝叶斯简介

贝叶斯(1702-1763) Thomas Bayes，英国数学家。在数学方面研究概率论。他首先将归纳推理法用于概率论基础理论，并创立了贝叶斯统计理论，对于统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了贡献。

何为区间估计

用数轴上的一段经历或一个数据区间,表示总体参数的可能范围.这一段距区间估计离或数据区间称为区间估计的置信区间。参数估计一般是指根据样本信息，对总体分布中的未知参数θ进行估计，而我们通常都是对均值或方差进行估计。区间估计是参数估计的一种，它是指对于给定的置信度1-α，总体参数θ的取值在某一区间内的概率是1-α，而这一置信区间正是我们需要求解的。

贝叶斯区间估计的内容

从先验概率P(h)、P(D)和P(D|h)计算后验概率P(h|D)的方法p(h|D)=P(D|H)*P(H)/P(D)随着P(h)和P(D|h)的增长而增长，随着P(D)的增长而减少，即如果D独立于h时被观察到的可能性越大，那么D对h的支持度越小。

贝叶斯区间估计的作用

利用贝叶斯统计推断方法,给出了正态总体未知参数(期望、方差及其函数)的后验置信概率1-α的区间估计.