贝叶斯公式及其应用开题报告

 2022-07-13 15:40:58

1. 研究目的与意义

全概率公式与贝叶斯公式是概率论中重要的公式,主要用于计算比较复杂事件的概率。

全概率公式是#8220;由因推果#8221;公式,贝叶斯公式却是一个#8220;由果求因#8221;公式,这两个公式的灵活运用有助于我们进一步研究多个随机过程的试验中目标事件及其条件下各诱发事件的概率,有助于我们把握随机事件之间的相互影响关系。

特别是随着经济全球化、知识资源化、信息网络化企业的面临的竞争越来越激烈,决策者必须综合考察已往的信息及现状从而作出综合判断,决策概率分析这门学科越来越显示其重要性。

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2. 研究内容和预期目标

研究内容:贝叶斯公式的性质贝叶斯公式的适用范围贝叶斯公式在决策分析中的应用实例和应用推广贝叶斯公式决策分析时与实际行为矛盾的原因和解决方案拟解决的关键问题:贝叶斯公式在决策分析中的应用方法写作提纲:一、贝叶斯公式的内容二、贝叶斯公式在决策分析中应用的现状三、进一步拓展贝叶斯公式在其中的应用

3. 国内外研究现状

贝叶斯决策主要包括贝叶斯决策、两阶段贝叶斯决策、序贯贝叶斯决策三种方法。

贝叶斯方法属于风险性决策方法,决策者通过掌握客观因素的变化的可能性状况和它的概率分布利用期望值作为决策准则,贝叶斯方法不会是的决策完全无风险,而是通过其他途径增加信息量是决策风险减小。

贝叶斯决策就是在不完全信息下,对部分未知的状态用主观概率去估计,我们称之为先验概率,然后再利用贝叶斯公式对先验概率进行修正,得到后验概率,最后利用期望值和修正概率做出最优决策.贝叶斯决策是基于贝叶斯定理发展起来用于系统的阐述和解决统计问题的方法. 一个完整的贝叶斯分析应该包括数据分析,概率模型的构造,先验信息和效应函数的假设以及最后的决策.贝叶斯理论能够有效地综合模型信息、数据信息和先验信息等三类信息,使决策者能够利用更多的信息做出最优决策。

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4. 计划与进度安排

初稿阶段:2022.1.19-2022.3.19计划目标:撰写、提交论文初稿、中期检查完成对相关文献的阅读和研究,撰写论文初稿论文修改阶段:2022.4.11-2022.5.6计划目标:反复修改论文并提交修改稿、提交外文文献及译稿在初稿的基础上完成对其的修改完善,完成外文翻译定稿阶段:2022.5.7-2022.5.10计划目标:提交论文定稿

5. 参考文献

[1]唐林炜,刁柏青,麻兴斌,樊铭渠,吕侠飞. 基于最小错误率贝叶斯决策的企业员工招聘决策[J]. 运筹与管理,2005,01:146-149.[2]熊立文. 贝叶斯决策理论与归纳逻辑[J]. 北京师范大学学报(社会科学版),2005,02:108-113.[3]杨胜刚,成博. 基于贝叶斯决策的证券市场过度反应[J]. 系统工程,2014,10:24-29.[4]朱震峰,苗敬毅. 贝叶斯决策法的应用[J]. 太原大学学报,2007,03:74-76.[5]任晓明,李章吕. 贝叶斯决策理论的发展概况和研究动态[J]. 科学技术哲学研究,2013,02:1-7.[6]宋翰林. 贝叶斯决策在序贯分析应用[J]. 现代经济信息,2013,17:216.[7]孙敬波. 贝叶斯决策分析及其改进[J]. 济宁师范专科学校学报,2003,03:20-22 25.[8]陈天壮,梁久祯,韩军. 一种基于贝叶斯决策的自适应运动估计算法[J]. 电视技术,2011,05:25-28.[9]濮永仙. 贝叶斯决策网在智能决策系统中的应用研究[J]. 计算机与数字工程,2011,08:53-56 90.[10]朱金玲. 贝叶斯决策分析及改进[J]. 江苏统计,2000,06:27-28.[11]陈晓倩,唐晶磊,苗荣慧. 正态分布下最小错误率的变量喷施贝叶斯决策[J]. 农机化研究,2016,07:114-119.[12]党佳瑞,胡杉杉,蓝伯雄. 基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析[J]. 预测,2001,05:51-54.[13]王立春,韦来生. 渐近最优的经验贝叶斯决策(英文)[J]. 应用数学,2006,02:356-362.[14]熊卫. 贝叶斯决策理论的理性观及其相对性[J]. 科学技术与辩证法,2006,05:35-38 110.[15]何江妮,王玟. 浅谈贝叶斯风险决策分析[J]. 新疆师范大学学报(自然科学版),2006,04:18-20 33.[16]文春勇,朱信忠,徐慧英,赵建民. 基于最小风险的贝叶斯决策理论相关反馈方法[J]. 计算机应用研究,2009,03:1171-1173.[17]董志强,顾昌耀. 线性回归模型的贝叶斯决策方法[J]. 北京航空航天大学学报,1994,03:229-234.[18]张蕴,李章吕. 论贝叶斯决策理论的认知困境及其解答策略[J]. 毕节学院学报,2014,06:30-36.[19]高莹,曹宁,雒晓东. 贝叶斯理论与方法的研究进展[J]. 科技视界,2014,20:158 349.[20]王明辉. 贝叶斯决策方法及其应用[J]. 韶关学院学报,2014,10:8-12.[21]刘迪. 贝叶斯决策论[J]. 黑龙江科技信息,2012,28:71.[22]辰子. 贝叶斯决策理论概述[J]. 中国统计,1990,01:41-42.[23]辰子. 贝叶斯决策理论概述之二[J]. 中国统计,1990,02:38-40.[24]王玟. 有预报的贝叶斯决策分析[J]. 新疆师范大学学报(自然科学版),2008,03:21-22 28.

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