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（Bayes）公式及其在统计决策中的应用

试图以四种不同的叙述方法介绍贝叶斯（Bayes)公式，在此基础上给出其不同表达方式的等价公式，结合实际说明贝叶斯（Bayes)公式在统计决策中的作用及其特点。     

贝叶斯(Bayes)公式及其在统计决策中的应用

图以四种不同的叙述方法介绍贝叶斯 (Bayes)公式 ,在此基础上给出其不同表达方式的等价公式 ,结合实际说明贝叶斯 (Bayes)公式在统计决策中的作用及其特点     

贝叶斯决策理论与归纳逻辑

贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。现代归纳逻辑遇到 “归纳接受”的难题,一部分学者用贝叶斯决策理论的思想和方法解决这个问题,后来导致了信念 修正理论的产生。从只考察归纳推理前提与结论之间的逻辑联系到全面地刻画归纳推理的动态 认知过程,现代归纳理论的发展呈现出一种新的面貌,而贝叶斯决策理论是其中承上启下的一 环。对贝叶斯决策理论的检验和修正导致了富有成果的新理论的建立。     

贝叶斯人工智能的概率证成

贝叶斯人工智能是将概率方法融入人工智能软件开发的架构,使其在执行任务时建模人类推理,并明智地应对不确定性来源的变化。贝叶斯理论融入人工智能是数字时代的发展所需,贝叶斯推理、贝叶斯网络与融合效用理论的决策网络是贝叶斯人工智能架构的重要组成部分。贝叶斯推理以贝叶斯概率为逻辑起点来描述不确定性,以贝叶斯公式为哲学指引进行信念更新。为了降低计算复杂度,贝叶斯网络以其独特的计算优势和强大的推理能力,拓宽和深化了概率推理的应用领域。通过添加行动和效用节点,贝叶斯网络扩展成为决策网络,有效地帮助人们实现最大期望效用。贝叶斯人工智能可以建模任何关涉不确定性现实问题的领域,定位和发挥人工智能的助手和技术优势,其关键在于背后的概率根基,指引人工智能更好地预测世界如何运行。     

论贝叶斯决策理论的认知困境及其解答策略

贝叶斯决策理论是经典基础性决策理论,要求基于＂理性人＂假设的决策主体按照规范性决策模型并根据期望效用最大化原则作出决策。然而,该理论在实际运用中却面临着共同结果效应、信念度函数的不稳定性、偏好逆转现象、＂结构＂影响等与实际选择行为相悖的认知困境。对该理论的改进存在着传统和非传统两种模式,从认知角度修正和发展该理论具有重要的理论和实践意义,如何将决策的逻辑和心理过程有效结合,应成为下一步研究的方向。     

贝叶斯分类器的应用

贝叶斯决策理论是统计模式识别中的一个基本方法。依据贝叶斯决策理论设计的分类器具有最优的性能,即所实现的分类错误率或风险在所有可能的分类器中是最小的,因此经常被用来衡量其他分类器设计方法的优劣。贝叶斯决策是一个很有效的分类工具,但它仍然存在着一定的错误率和风险,因此还需进一步的改善和完善。     

风险态度在建设项目风险决策中的应用

项目实施过程中,常需要对众多的风险进行评价,根据风险的客观水平判断风险的可接受性,进而对风险的管理和控制方案做出正确决策。但是,不同决策者对待风险的态度是不同的,风险能被接受,除了考虑风险的客观水平外,还应该注意风险态度对决策者的影响。文章应用效用理论来度量人们的风险态度,并将风险态度应用到建设项目风险决策中进行多方案风险综合比较、风险管理措施经济分析及风险管理方案选择。     

效用决策的应用研究 --房地产项目效用决策分析

基于效用理论及其对房地产项目评价的适用性分析，对房地产项目效用决策模型实际项目进行了效用决策分析。在测定决策人效用特征值的基础上，计算各级评价指标和项目方案的效用函数值，并根据实际情况对效用函数值进行了附加条件及关联因子修正。最后，根据房地产开发项目效用决策准则进行了有关决策分析，并通过实例分析阐明了效用决策与决策人思维的本质关系。     

贝叶斯方法在会计决策中的应用

在会计决策分析中所采用的先验概率常用由会计人员的主观判断来确定。使用贝叶斯方法能够对其进行修正,使之更加符合实际。本文将贝叶斯方法和决策论相结合,能够使会计人员取得一个期望成本最小化的最优决策。     

Bayes公式及应用

对Bayes公式的证明作了研究 ,对其应用作了归纳 ,对其在经济上决策方面的应用作了讨论 .     

例说Bayes公式在决策中的应用

利用两个案例,说明概率这门学科在决策中的作用.     

贝叶斯定理在审案中的应用

通过研究贝叶斯定理在审案中的应用,对提高审案的正确性提供一定的帮助.     

贝叶斯最优不完全区组设计的最优设计

在Majumdar等人工作的基础上,木文讨论了贝叶斯A─最优,贝叶斯D─最优不完全区组设计,对Majumdar等人的工作进行了推广,提出并证明了定理1、定理2及推论。这种推广有着重要的统计意义。     

线性指数分布参数的Bayes估计

对给定容量为n的线性指数分布样本X1,X2,…,Xn,在Linex损失函数下,利用共轭先验分布讨论线性指数分布参数θ的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计和极大似然估计.     

函数奇偶性与非负性的判定方法及其应用

我们将利用奇偶函数的复合运算、求导运算、积分运算和求反函数运算给出判定函数奇偶性的方法，并举例说明这些方法的应用．然后再给出函数非负性的一种判定方法，并将其应用到函数不等式的证明中．     

Bayes定律在单基因遗传病再发风险估计中的应用

人类遗传病再发风险估计是临床遗传咨询的核心内容,本文旨在介绍一种在夫妇双方或一方基因型根据家系所提供的信息不能确定,而家系中又提供有其他信息的情况下,对再发风险率估计十分有效的方法——Bayes定律估算,从而使遗传咨询结果更为准确。     

Bayes公式在估推案例和司法中的应用

Bayes公式是当某个事件发生后用来计算引起该事件发生的所有原因的可能性大小的计算公式。在司法排案中需要的就是当某个案件发生后建立计算哪些嫌疑人作案的可能性大小的数学模型，以此排案量刑，做到公正公平。Bayes公式正是这样的一个模型，如果条件满足，应用得当，对实行正确量刑、司法公正意义重大。     

决策理论在高校学生管理中的应用

分析了目前高校学生管理工作中存在的问题,探讨了决策理论在高校学生管理中的应用,研究了高校学生管理中的决策、多属性决策、群决策、冲突分析等问题。     

周期函数的几个判定定理及其应用

给出并证明周期函数的几个判定定理，并举例说明它们的一些应用。