简介：本文利用贝叶斯分析方法建立了评估企业诚信度的概率估计模型，并选取了一些有代表性的企业进行实证分析。与现有的同类问题研究相比，本模型的特点是将决策者个人经验和主观判断作为先验信息与样本信息相结合、将财务数据与诚信表现相结合，从而提高了估计的可靠性和准确性。

简介：针对现有二站纯方位目标定位方法的不足,提出了二站纯方位定位误差估计的近似贝叶斯方法.首先,采用二元函数的一阶微分线性近似对后验联合概率密度函数进行泰勒展开;然后,推导出二站纯方位目标定位的近似贝叶斯区域估计的解析表达式,即定位误差的置信区域;最后,仿真试验验证了该方法的有效性.研究结果对于合理布置无源传感器以提高定位精度具有一定参考价值.

简介：本文给出了在方差已知的情况下，正态分布期望参数的估计的损失与风险在不同的先验分布下的贝叶斯估计，并研究了其性质。

简介：未来战争中指挥信息系统将会遭受复杂多变的赛博攻击,现有方法无法准确评估赛博攻击对任务执行造成的影响程度,提出了一种基于贝叶斯网络的核心任务多因子影响估计方法。首先,根据系统内部调用关系,建立了系统对象依赖图,捕获攻击影响传播到其他对象的途径;然后,在系统对象依赖图基础上,构建了任务—任务功能—资源(MTA)映射关系,将赛博攻击影响与任务进行关联;最后,通过采集赛博攻击情况下的资源监测数据,利用贝叶斯网络进行任务影响估计,从而评估赛博攻击对任务造成影响的概率,为指挥员决策提供可靠依据。

简介：摘要随着艾滋病在世界各国的流行，波及的地域越来越广，人群更多，流行模式更为复杂，对艾滋病疫情估计和预测的方法也需要不断改进与完善。已有的疫情估计中的数理统计模型和计算机软件预测方法各有其优缺点，不同的疫情估计方法相互结合、相互印证有利于艾滋病疫情的综合评估。本文对贝叶斯统计在艾滋病疫情估计中的思想、发展、应用以及注意事项展开综述，为贝叶斯统计在艾滋病疫情估计中的进一步应用提供参考。

简介：以贝叶斯方法为基础构建了信用评级和违约概率模型,指出金融机构利用已有评级信息提高债务人信用风险评估准确性的途径,并以单个债务人违约概率度量方法和Merton理论为基础,考虑异质性导致的宏观经济冲击对债务人的不同影响,度量资产组合违约风险。利用相关数据对贝叶斯模型应用给出例证,结果表明贝叶斯方法具有更为灵活的框架和较好的预测能力。

简介：针对多态系统电磁脉冲易损性评估问题,提出了基于贝叶斯理论的多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限估计方法。分别基于贝叶斯方法及经典统计方法,给出了多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限及效应实验达到给定状态概率所需最小样本量的计算方法。通过算例,对文中提出的方法进行了验证和比较。在无信息先验条件下,贝叶斯方法与经典方法计算结果较为接近,概率置信下限和所需最小样本量的估计结果主要依赖于当前实验信息;当先验信息具有显著倾向时,若当前实验信息与先验信息一致,则基于贝叶斯方法计算的概率置信下限更加准确,且所需最小样本量明显少于经典统计方法的计算结果。

简介：摘要金融风险的度量是金融风险管理领域的核心。VaR（ValueatRisk）方法已被广泛采用并成为金融行业风险管理的标准。本文对中国股票市场的收益率进行了统计分析，使用基于极值理论和贝叶斯估计的VaR方法对上证指数和深成指数进行实证分析，结果表明，用贝叶斯估计比经典统计方法估计得出的VaR值能够更准确地反映市场的风险状况。

简介：摘要：贝叶斯公式是概率论与随机过程课程中一个十分关键的理论部分。本文给出了贝叶斯公式在现实生活中的常见应用。

简介：贝叶斯分类方法,是以概率假设为基础的.假设需要分类的数据遵循某种假设分别,通过这些概率分布以及对观察数据本身进行推理,得出最好的分类结果.本文重点介绍贝叶斯分类模型的相关理论基础以及常见的几种贝叶斯分类模型.

简介：摘要：利用2008--2011年的省际面板数据并充分收集和整理先验信息，运用贝叶斯面板模型分析和研究了扩展的C-D生产函数，有效地处理了短期时序造成的小样本问题以及误差项之间的相关性问题，实现参数的适时修正和更新。研究发现：目前中国物质资本份额的后验均值为55％，明显低于中国学者估计的60％；人力资本所占份额仅为5％～6％，其对经济增长的拉动作用没有得到充分的发挥，中国应增大人力资本投入；固定资产投资比例人均产出弹性的后验均值为1．37；地理位置等个体差异依旧是造成中国发展不平衡问题逐年扩大的重要原因。

简介：委托代理过程中,委托人设计契约时,存在着代理人事前竞争性供给,他们有一保留效用,委托人必须保证代理人至少获得保留效用,才能使代理人愿意参与契约.基于贝叶斯风险函数方法,在委托人和代理人间信息不完全和不对称的条件下研究了保留效用的设计方法,给出了保留效用的合理的贝叶斯估计.

简介：摘要：贝叶斯公式是概率论中很重要的公式，贝叶斯公式在医学、信息传递、生产、侦破

简介：贝叶斯决策是决策者经常使用的一种决策方法，具有较严谨的分析思路，但本身也存在一些问题，本文其存在的两点缺陷进行了分析提出了相应的改进方法。

简介：借助概率论中的贝叶斯公式理论和方法,对现实中人们对有关化验结果的疑惑进行了详细的解释,从而使人们能更科学地理解化验结果,深刻感知数学在解决实际问题的作用.

简介：摘要：贝叶斯公式是建立在全概率公式的基础之上得到的，在各个领域有广泛的应用。本文采用探索式、启发式教学方法对贝叶斯公式进行教学设计。通过生活中的实际例子吸引学生注意力，以问题为导向，以分析为重点，以应用为巩固拓展，引导学生思考、解决问题，进而使学生较快理解与掌握贝叶斯公式的基本思想和基本求解步骤。

简介：以树发属（Alectoria）化石为校正点,使用RPB2序列和BEAST分析方法估计梅衣科部分类群的分化时间。梅衣科地衣部分谱系的分化发生在白垩纪、古新世到始新世和渐新世;主要属内辐射则发生在晚始新世、早渐新世,并延续到中新世和上新世早期。估计的主要谱系分化时间与古气候条件及古地质区域分支图相呼应。

简介：在决策与判断研究中，贝叶斯（Bayes）理论起着十分重要的作用，对于法律决策、司法判断的量化研究，也莫能例外，因为法官判案的过程可以视为在特定的证据条件下，对被告刑事责任（是否定罪、如何量刑）、民事责任（是否归责、如何赔偿）的判断和决策过程。在《法官如何思考》一书中，波斯纳举了一个无陪审团且证人是原告本人的关于性别歧视诉讼案件的例子。

简介：针对性能退化服从对称Laplace过程的产品,对其可靠性评估提出了贝叶斯方法.采用对称Laplace过程描述产品的退化过程,通过确定模型中的参数服从固定的先验分布,并且利用Gibbs抽样的方法,建立基于退化数据的贝叶斯估计模型,得到参数的后验分布.用蒙特卡洛模拟计算得到其可靠性,最后通过仿真模拟验证了模型的有效性.

简介：动态贝叶斯网络（dynamicbayesiannetwork,DBN）是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。