《貝葉斯方法 概率程式設計與貝葉斯推斷》一1 8答案

1．計算後驗的均值（即後驗的期望值），我們只需要用到樣本和a.mean函式。

print lambda_1_samples.mean()

print lambda_2_samples.mean()

(lambda_2_samples-lambda_1_samples)/lambda_1_samples

relative_increase_samples = (lambda_2_samples-lambda_1_samples)

/lambda_1_samples
print relative_increase_samples
[output]:
[ 0.263 0.263 0.263 0.263 ..., 0.1622 0.1898 0.1883 0.1883]
figsize(12.5,4)
plt.hist(relative_increase_samples, histtype='stepfilled',
bins=30, alpha=0.85, color="#7a68a6", normed=true,
label='posterior of relative increase')
plt.xlabel("relative increase")
plt.ylabel("density of relative increase")
plt.title("posterior of relative increase")
plt.legend();

3．如果已知 τ < 45，那麼所有樣本都需要考慮到這點：

ix = tau_samples < 45

print lambda_1_samples[ix].mean()
[output]:
17.7484086925

《貝葉斯方法 概率程式設計與貝葉斯推斷》 1 8答案

1 計算後驗的均值 即後驗的期望值 我們只需要用到樣本和a.mean函式。print lambda 1 samples.mean print lambda 2 samples.mean 2 給定兩個數a 和 b，相對增長可以由 a b b給出。在我們的例項中，我們並不能確定 1和 2的值是多少。通過...

《貝葉斯方法 概率程式設計與貝葉斯推斷》一導讀

貝葉斯方法 概率程式設計與貝葉斯推斷 貝葉斯方法是一種常用的推斷方法，然而對讀者來說它通常隱藏在乏味的數學分析章節背後。關於貝葉斯推斷的書通常包含兩到三章關於概率論的內容，然後才會闡述什麼是貝葉斯推斷。不幸的是，由於大多數貝葉斯模型在數學上難以處理，這些書只會為讀者展示簡單 人造的例子。這會導致貝葉...

貝葉斯概率

貝斯公式和全概率公式的意思差不多相反。全概率公式是說 某件事情的發生可以由很多情況導致，那麼這件事情發生的概率，就是每件事情導致他發生的概率，乘以每件事情發生的概率。貝斯公式的意思是 某件事情還是由剛才所說的那些事件引起的，你已經知道某件事情發生了，那麼他是由哪件事情引起的呢？就可以又貝斯公式a事件...