貝葉斯在股票投資漲停應用

⑴ 什麼是貝葉斯規則貝葉斯推理的規則是什麼

貝葉斯定理是概率論中的一個基本定理，廣泛應用在很多領域。

貝葉斯定理用於投資決策分析是在已知相關項目B的資料，而缺乏論證項目A的直接資料時，通過對B項目的有關狀態及發生概率分析推導A項目的狀態及發生概率。如果我們用數學語言描繪，即當已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已發生條件下事件A的概率P（A│Bi），則可運用貝葉斯定理計算出在事件A發生條件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按貝葉斯定理進行投資決策的基本步驟是：

1 列出在已知項目B條件下項目A的發生概率，即將P（A│B）轉換為 P（B│A）；

2 繪制樹型圖；

3 求各狀態結點的期望收益值，並將結果填入樹型圖；

4 根據對樹型圖的分析，進行投資項目決策；

⑵ 貝葉斯定理是什麼我知道公式是什麼，能不能用例子給我講清楚點

貝葉斯定理用於投資決策分析是在已知相關項目B的資料，而缺乏論證項目A的直接資料時，通過對B項目的有關狀態及發生概率分析推導A項目的狀態及發生概率。如果我們用數學語言描繪，即當已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已發生條件下事件A的概率P（A│Bi），則可運用貝葉斯定理計算出在事件A發生條件下事件Bi的概率P（Bi│A）。按貝葉斯定理進行投資決策的基本步驟是： 1 列出在已知項目B條件下項目A的發生概率，即將P（A│B）轉換為 P（B│A）； 2 繪制樹型圖； 3 求各狀態結點的期望收益值，並將結果填入樹型圖； 4 根據對樹型圖的分析，進行投資項目決策； 搜索巨人Google和Autonomy，一家出售信息恢復工具的公司，都使用了貝葉斯定理（Bayesian principles）為數據搜索提供近似的（但是技術上不確切）結果。研究人員還使用貝葉斯模型來判斷症狀和疾病之間的相互關系，創建個人機器人，開發能夠根據數據和經驗來決定行動的人工智慧設備。

⑶ 貝葉斯定理厲害在哪裡有哪些驚為天人的應用

比如，天氣預報說，明天降雨的概率是30%。這是什麼意思呢？因為我們無法像計算頻率概率那樣，重復地把明天過上100次，然後計算出大約有30次會下雨，所以只能利用有限的信息（過去天氣的測量數據），採用貝葉斯定理來預測出明天下雨的概率是多少。同樣的，在現實世界中，我們每個人都需要預測。要想深入分析未來、思考是否買股票、政策給自己帶來哪些機遇、提出新產品構想，或者只是計劃一周的飯菜。貝葉斯定理就是為了解決這些問題而誕生的，它可以根據過去的數據來預測出概率。貝葉斯定理的思考方式為我們提供了明顯有效的方法來幫助我們提供能力，以便更好地預測未來的商業、金融、以及日常生活。

⑷ 貝葉斯原理及應用

貝葉斯決策理論是主觀貝葉斯派歸納理論的重要組成部分。貝葉斯決策就是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然後用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最後再利用期望值和修正概率做出最優決策。貝葉斯決策理論方法是統計模型決策中的一個基本方法，其基本思想是：1、已知類條件概率密度參數表達式和先驗概率。2、利用貝葉斯公式轉換成後驗概率。3、根據後驗概率大小進行決策分類。他對統計推理的主要貢獻是使用了"逆概率"這個概念，並把它作為一種普遍的推理方法提出來。貝葉斯定理原本是概率論中的一個定理，這一定理可用一個數學公式來表達，這個公式就是著名的貝葉斯公式。 貝葉斯公式是他在1763年提出來的：假定B1,B2,……是某個過程的若干可能的前提，則P(Bi)是人們事先對各前提條件出現可能性大小的估計，稱之為先驗概率。如果這個過程得到了一個結果A，那麼貝葉斯公式提供了我們根據A的出現而對前提條件做出新評價的方法。P(Bi∣A)既是對以A為前提下Bi的出現概率的重新認識，稱 P(Bi∣A)為後驗概率。經過多年的發展與完善，貝葉斯公式以及由此發展起來的一整套理論與方法，已經成為概率統計中的一個冠以「貝葉斯」名字的學派，在自然科學及國民經濟的許多領域中有著廣泛應用。公式：設D1，D2，……，Dn為樣本空間S的一個劃分，如果以P(Di)表示事件Di發生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。對於任一事件x，P(x)>0，則有： nP(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1( http://wiki.mbalib.com/w/images/math/9/9/b/.png）貝葉斯預測模型在礦物含量預測中的應用 貝葉斯預測模型在氣溫變化預測中的應用 貝葉斯學習原理及其在預測未來地震危險中的應用 基於稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識別 信號估計中的貝葉斯方法及應用 貝葉斯神經網路在生物序列分析中的應用 基於貝葉斯網路的海上目標識別 貝葉斯原理在發動機標定中的應用 貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應用 相關書籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《貝葉斯決策》 黃曉榕 《經濟信息價格評估以及貝葉斯方法的應用》 張麗 , 閆善文 , 劉亞東 《全概率公式與貝葉斯公式的應用及推廣》 周麗琴 《貝葉斯均衡的應用》 王輝 , 張劍飛 , 王雙成 《基於預測能力的貝葉斯網路結構學習》 張旭東 , 陳鋒 , 高雋 , 方廷健 《稀疏貝葉斯及其在時間序列預測中的應用》 鄒林全 《貝葉斯方法在會計決策中的應用》 周麗華 《市場預測中的貝葉斯公式應用》 夏敏軼 , 張焱 《貝葉斯公式在風險決策中的應用》 臧玉衛 , 王萍 , 吳育華 《貝葉斯網路在股指期貨風險預警中的應用》 黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍伯雄 《基於貝葉斯決策方法的證券歷史數據有效性分析》 肖玉山 , 王海東 《無偏預測理論在經驗貝葉斯分析中的應用》 嚴惠雲 , 師義民 《Linex損失下股票投資的貝葉斯預測》 卜祥志 , 王紹綿 , 陳文斌 , 余貽鑫 , 岳順民 《貝葉斯拍賣定價方法在配電市場定價中的應用》 劉嘉焜 , 范貽昌 , 劉波 《分整模型在商品價格預測中的應用》 《Bayes方法在經營決策中的應用》 《決策有用性的信息觀》 《統計預測和決策課件》 《貝葉斯經濟時間序列預測模型及其應用研究》 《貝葉斯統計推斷》 《決策分析理論與實務》

⑸ 貝葉斯定理是什麼我知道公式是什麼,能不能用例子給我講清楚點

貝葉斯定理用於投資決策分析是在已知相關項目B的資料,而缺乏論證項目A的直接資料時,通過對B項目的有關狀態及發生概率分析推導A項目的狀態及發生概率.如果我們用數學語言描繪,即當已知事件Bi的概率P（Bi）和事件Bi已發生條件下事件A的概率P（A│Bi）,則可運用貝葉斯定理計算出在事件A發生條件下事件Bi的概率P（Bi│A）.按貝葉斯定理進行投資決策的基本步驟是：1
列出在已知項目B條件下項目A的發生概率,即將P（A│B）轉換為
P（B│A）；
2
繪制樹型圖；
3
求各狀態結點的期望收益值,並將結果填入樹型圖；
4
根據對樹型圖的分析,進行投資項目決策；
搜索巨人Google和Autonomy,一家出售信息恢復工具的公司,都使用了貝葉斯定理（Bayesian
principles）為數據搜索提供近似的（但是技術上不確切）結果.研究人員還使用貝葉斯模型來判斷症狀和疾病之間的相互關系,創建個人機器人,開發能夠根據數據和經驗來決定行動的人工智慧設備.

⑹ 如何理解貝葉斯估計

貝葉斯理論
1.貝葉斯法則
機器學習的任務：在給定訓練數據D時，確定假設空間H中的最佳假設。
最佳假設：一種方法是把它定義為在給定數據D以及H中不同假設的先驗概率的有關知識下的最可能假設。貝葉斯理論提供了一種計算假設概率的方法，基於假設的先驗概率、給定假設下觀察到不同數據的概率以及觀察到的數據本身。

2.先驗概率和後驗概率
用P(h)表示在沒有訓練數據前假設h擁有的初始概率。P(h)被稱為h的先驗概率。先驗概率反映了關於h是一正確假設的機會的背景知識如果沒有這一先驗知識，可以簡單地將每一候選假設賦予相同的先驗概率。類似地，P(D)表示訓練數據D的先驗概率，P(D|h)表示假設h成立時D的概率。機器學習中，我們關心的是P(h|D)，即給定D時h的成立的概率，稱為h的後驗概率。

3.貝葉斯公式
貝葉斯公式提供了從先驗概率P(h)、P(D)和P(D|h)計算後驗概率P(h|D)的方法
p(h|D)=P(D|H)*P(H)/P(D)
P(h|D)隨著P(h)和P(D|h)的增長而增長，隨著P(D)的增長而減少，即如果D獨立於h時被觀察到的可能性越大，那麼D對h的支持度越小。

4.極大後驗假設
學習器在候選假設集合H中尋找給定數據D時可能性最大的假設h，h被稱為極大後驗假設（MAP）
確定MAP的方法是用貝葉斯公式計算每個候選假設的後驗概率，計算式如下:
h_map=argmax P(h|D)=argmax (P(D|h)*P(h))/P(D)=argmax P(D|h)*p(h) (h屬於集合H)
最後一步，去掉了P(D)，因為它是不依賴於h的常量。

5.極大似然假設
在某些情況下，可假定H中每個假設有相同的先驗概率，這樣式子可以進一步簡化，只需考慮P(D|h)來尋找極大可能假設。
h_ml = argmax p(D|h) h屬於集合H
P(D|h)常被稱為給定h時數據D的似然度，而使P(D|h)最大的假設被稱為極大似然假設。

6.舉例
一個醫療診斷問題
有兩個可選的假設：病人有癌症、病人無癌症
可用數據來自化驗結果：正+和負-
有先驗知識：在所有人口中，患病率是0.008
對確實有病的患者的化驗准確率為98%，對確實無病的患者的化驗准確率為97%
總結如下
P(cancer)=0.008, P(cancer)=0.992
P(+|cancer)=0.98, P(-|cancer)=0.02
P(+|cancer)=0.03, P(-|cancer)=0.97
問題：假定有一個新病人，化驗結果為正，是否應將病人斷定為有癌症？求後驗概率P(cancer|+)和P(cancer|+)
因此極大後驗假設計算如下:
P(+|cancer)P(cancer)=0.0078
P(+|cancer)P(cancer)=0.0298
hMAP=cancer
確切的後驗概率可將上面的結果歸一化以使它們的和為1
P(canner|+)=0.0078/(0.0078+0.0298)=0.21
P(cancer|-)=0.79
貝葉斯推理的結果很大程度上依賴於先驗概率，另外不是完全接受或拒絕假設，只是在觀察到較多的數據後增大或減小了假設的可能性。

⑺ 概率論的一道題目，要運用到貝葉斯公式，大神們幫幫忙吧~~~ 3Q!!!

首先把題目轉化為數學語言。
設A={改進設備後高質量產品可佔90%}，B={改進設備後高質量產品可佔70%}，C={試制了3個產品結果發現全是高質量產品}。
其中p(A)=0.4,p(B)=0.6至於p(C)用全概率公式得p(C)=p(C/A)*p(A)+p(C/B)*p(B)=(0.9^3)*0.4+(0.7^3)*0.6=0.497
現在要求的是p(A/C)及p(B/C)
p(A/C)=p(AC)/p(C)=p(C/A)*p(A)/p(C)=0.58,p(B/C)=1-p(A/C)=0.42

打字辛苦，希望採納~~~~

⑻ 貝葉斯公式的應用

寫作話題:

貝葉斯預測模型在礦物含量預測中的應用
貝葉斯預測模型在氣溫變化預測中的應用
貝葉斯學習原理及其在預測未來地震危險中的應用
基於稀疏貝葉斯分類器的汽車車型識別
信號估計中的貝葉斯方法及應用
貝葉斯神經網路在生物序列分析中的應用
基於貝葉斯網路的海上目標識別
貝葉斯原理在發動機標定中的應用
貝葉斯法在繼電器可靠性評估中的應用

相關書籍:

Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》
Springer 《貝葉斯決策》
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張麗 , 閆善文 , 劉亞東 《全概率公式與貝葉斯公式的應用及推廣》
周麗琴 《貝葉斯均衡的應用》
王輝 , 張劍飛 , 王雙成 《基於預測能力的貝葉斯網路結構學習》
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周麗華 《市場預測中的貝葉斯公式應用》
夏敏軼 , 張焱 《貝葉斯公式在風險決策中的應用》
臧玉衛 , 王萍 , 吳育華 《貝葉斯網路在股指期貨風險預警中的應用》
黨佳瑞 , 胡杉杉 , 藍伯雄 《基於貝葉斯決策方法的證券歷史數據有效性分析》
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