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：由于市场环境中存在着许多不确定因素，使决策者的决策带有某种程度的风险。为了增加决策的可靠性，在风险决策中增大信息量是一种可行的方法。文章通过分析信息在风险决策中的作用，利用贝叶斯公式，给出了如何确定信息的价值以及如何提高风险决策可靠性的方法。

简介：提出基于贝叶斯思想的图模型结构检测方法：首先给出精度矩阵新的参数化方法，且通过MCMC方法给出算法设计，最后将该图模型方法应用于中国证券市场，研究在牛市和熊市下证券市场六大板块之间的条件相关性。实证结果表明：牛市和熊市下的行业板块图结构存在显著差异，熊市似乎有着更强的相关性。

简介：文章利用贝叶斯决策分析方法对工程项目进行计算，确定最优报价。针对工程项目广泛采用招标投标方式的要求，利用贝叶斯决策分析方法对承包商依据招标文件的要求，就如何进行合理投标决策进行分析。贝叶斯决策分析方法在工程投标决策中可行性高，能够使承包商在一定中标概率下确定合理报价。

简介：无

简介：摘要：贝叶斯网络算法是一种重要的概率推理方法，可用于数据建模和决策制定。在金融领域中，组合投资决策是一项复杂的任务，需要考虑多方面因素，如经济环境、行业状况和公司财务状况等。为了解决这个问题，本文通过探究基于贝叶斯网络的组合投资决策模型，以便提供一种有效的分析方法和决策工具，为投资者提供更可靠的决策支持。

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：本文在文[1]和文[2]研究基础上,利用文[1]、[2]中的分析模型和综合评价模型所得的结果,以及这两个结果正相关性,依据某大型国有企管理初级岗位3000多人的测试结果,采用最小错误率贝叶斯决策,构建了企业管理岗位初级人员招聘模型.此模型为企业根据企业文化和价值观等来招聘符合企业要求的员工提供了一种方法.

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：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：决策问题可形式化描述为世界（环境）状态框架下的决策模型，决策支持的主要目的是来根据环境中已知的对环境状态有影响的事件来辅助评估最有可能的外部世界的状态。用来处理这类问题的数学工具是贝叶斯网络（Bayesiannetwork）。通过把世界的状态被看作是相互依赖于外部事件的随机变量，把这些随机变量和它们之间的相互关系用概率因果网络表示。任何对于外部事件的证据通过贝叶斯网络来传播并根据信任的程度来确定外部世界的状态，并作出决策。

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。

简介：贝叶斯单病例随机对照试验是近年来流行的研究设计。本文对贝叶斯单病例随机对照试验的分析原理、统计要求、应用现状及优缺点等进行介绍。虽然贝叶斯单病例随机对照试验尚处于小规模应用的阶段且有许多问题尚待完善,但是其可提供较为丰富的后验信息,有望成为今后单病例随机对照试验的主要类型。

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：摘要采用贝叶斯回归分析模型对300MW燃煤锅炉的NOx排放特性建立模型。利用热态实炉试验数据对模型进行了训练和验证。然后利用蚁群算法对该模型进行优化，从670个工况中选三个典型的工矿进行优化。结果表明，贝叶斯回归分析能很好的模拟NOx的排放特性，而且易操作，另外因为是从概率的角度进行分析处理，因此并不存在过拟合以及泛化能力的问题，为燃烧建模提供了一种新的角度。

简介：水文预报对于防洪、抗旱以及水资源调度等具有重要意义。水文预报通常依靠水文模型来完成,由于受到不同流域特点、产汇流机制等的限制,每个水文模型都具有各自的特点及适用区域。单一模型具有非常大的水文预报不确定性,为了解决单一模型局限性的问题,多模型水文预报常作为降低水文预报不确定性有效方法之一。选用三种常见的水文模型:时变增益水文模型、新安江模型和萨克拉门托模型,在珠江飞来峡流域进行分布式建模,采用相同的输入与初始场,三个模型独立进行模拟,然后对比三个模型的结果,并进行贝叶斯多模型加权平均和简单平均得到多模型平均结果,研究结果表明,贝叶斯模型处理后的结果要比单个模型模拟结果和简单平均处理后的结果准确率高。