贝叶斯统计茆诗松版大部分课后习题答案

练习解释一、1、3、5、6、10、11、12、151.1样本为x。1.61.11车辆的等待时间由问题x表示，该问题是均匀分布的。因为提取了三个样本，也就是说，样本的联合分布是因为因此，使用样本信息因此.is的后验分布1.12样品的联合分布如下：因此，后验分布的核仍然是帕累托分布密度函数的核也就是说，拿到证书。1.15二，1，2，3，5，6，7，8，10，11，122.2解决方案：从问题的含义来看，变量T服从指数分布：样本的联合分发而且，从伽马分布的性质来看：还已知n=20，所以因为分布是指数分布参数的共轭先验分布和后验分布后验分布是服从逆伽马分布2.3可计算的后验分布为，后验期望估计的后验方差为。2.5。2.7的先前分布是：制造可用的后验分布是：然后，后验期望估计如下：后面测试的区别是：2.8从可以获得(1)后验分布是：这是逆伽马分布的核心。所以后验分布是(2)后验均值为后面测试的区别是(3)样本分布函数为：所以后验分布是：那是核心。制造即：可用根据公式因此，逆伽马分布的两个估计是不同的，因为它是不对称的。2.10解决方案：已知后验分布如下可用：众所周知：所以95%的置信区间是：那是。2.11已知可用的后验分布是后验均值是：后面测试的区别在于：转型：订单：可用的置信上限为0.9。2.12的先前分布是：制造可用的后验分布是：可信上限是然后引入：三，10，11，12，13四，1，4，8，9，10，11，12，15，164.44.8买8件。4.9对于操作，返回函数是对于操作，返回函数是因此，可以获得总和处的损失函数：服从因此，第一种充电方法对工厂是有益的。# #用R软件计算定积分程序：int-function(x)210*x*(1-x)13；积分(int，0.1，0.2)$值*10积分(int，0.2，1)$值* 90；1 18.86049积分(int，0，0.1)$值* 60；1 27.057424.10五，2，3，7，11，18，21，225.2(2)(4)附件：带绘图软件的绘图程序：y函数(x) exp(0.1 * x)-0.1 * x-1 ；绘图(y，xlim=c(-20，20)，类型=l ，ty=1)；线条(x，exp(0.5*x)-0.5*x-1，xlim=c(-20，20)，类型=l ，ty=2)；线条(x，exp(1.2*x)-1.2*x-1，xlim=c(-20，20)，类型=l ，ty=3)；leg . names-c(“c=0.1”，“c=0.5”，“c=1.2”)；图例(定位器(1)，腿名，ty=c(1，2，3)；5.35.75.115.18(1)因此，先验期望的丧失是最优的行动，先验的。(2)(3)、(4)X012=0.050.72220.55190.3684=0.10.27780.44810.6316计算，可用形式：X01218.05513.79759.2113.8922.40531.58因此最佳决策函数是：5.21(1)(2)(3)上述先验的相当大一部分是由