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第19讲 在贝塔分布中使用概率分布图进行高级推理(第5页)

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也就是说,生的是女孩或是男孩,这一概率模型的共轭先验分布,即为贝塔分布。

在贝叶斯推理中存在一个惯例:把想需要推理的概率模型的共轭先验分布作为先验分布来运用。

原因有二:

原因1:若把先验分布和后验分布设为相同,那么计算就会变得简单很多。

原因2:若先验分布和后验分布不同,那么从哲学角度来思考的话,会觉得很奇怪。

可以说,以上两种观点的出发点是截然不同的。

前者从功能角度出发,而后者是从哲学角度出发的。

不过,任何一种(或是两者)都能够帮助我们认同运用共轭先验分布的思维方式吧。

第19讲·小结

1.对于“当某对夫妇生的第一胎为女孩时,第二胎依然为女孩的概率x”

进行推算时,把类别设定为0≤x≤1。

2.若把类别x的先验分布设定为均匀分布,那么后验分布为贝塔分布。

3.各种可能性的划分,用p(类别x)×x和p(类别x)×(1-x)进行计算。

4.对于“类别”

本身(而不是类别x的概率分布)进行推理时,使用贝塔分布的期待值。

5.共轭先验分布,是为了把先验分布和后验分布统一为同样分布的先验分布。

6.“生的是女孩还是男孩”

这一推理的共轭先验分布为贝塔分布。

练习题

答案参见此处

进行一项实验,验证某种药对于某种病症是否有疗效(临床实验)。

现在,把药分给10个患者,实验结果为:对于其中4人有效果,6人没有效果。

那么此时,根据贝塔分布,用贝叶斯推理对这种药的效果概率进行评价。

在下面的()中填入合适的答案。

把先验分布设为均匀分布,即设为:

y=()

此时,在“有效果”

的概率密度x的基础上,按照特定的顺序,根据4人有效果、6人没有效果这样的结果概率,可以从4个x和6个(1-x)的乘法运算中得出:

y=x()(1-x)()

因此,根据标准化条件,后验概率的概率分布是可以用合适的常数表示为:

y=(常数)x()(1-x)()

即为α=()、β=()的贝塔分布。

计算该贝塔分布的平均值,为:

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