拓端tecdat|excel数据分析——贝叶斯分析预测
原文链接:http://tecdat.cn/?p=4141
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。
例如:P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。
使用情况:贝叶斯定理用于投资决策分析是在已知相关项目B的资料,而缺乏论证项目A的直接资料时,通过对B项目的有关状态及发生概率分析推导A项目的状态及发生概率。等相关情况下使用。
贝叶斯这里有两个概念,大家容易混淆。
先验概率:是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。(根据历史资料是否齐全,分为客观先验概率和主管先验概率)
后验概率:后验概率是信息理论的基本概念之一。在一个通信系统中,在收到某个消息之后,接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。后验概率的计算要以先验概率为基础。
如果我们用数学语言描绘,即当已知事件Bi的概率P(Bi)和事件Bi已发生条件下事件A的概率P(A│Bi),则可运用贝叶斯定理计算出在事件A发生条件下事件Bi的概率P(Bi│A)。按贝叶斯定理进行投资决策的基本步骤是:
1 列出在已知项目B条件下项目A的发生概率,即将P(A│B)转换为 P(B│A);
2 绘制树型图;
3 求各状态结点的期望收益值,并将结果填入树型图;
4 根据对树型图的分析,进行投资项目决策。
所谓的推理,分为两个过程,第一步是对观测数据建立一个模型。第二步则是使用这个模型来推测未知现象发生的概率。
在Excel中可轻松方便地用贝叶斯公式计算后验概率。
案例分析方法实战:某个地区吸毒占比:0.0004,医院通过毛发检验,检查出吸毒阳性的概率为95%,未吸毒检测出阴性的概率为10%,今天一人被检查出吸毒的概率为多少。
1:各事件树状图
2:excel添加数据后计算
后验概率公式=联合概率/合计(0.00038/0.1003400)
这个人真正吸毒后验概率为0.003787;这个人(非吸毒)被诊断为吸毒的概率高达0.99621.从诊断结果上看,仅依靠毛发检验一种方法诊断吸毒,可信度不高。还需配合其他诊疗手段。
拓端tecdat|excel数据分析——贝叶斯分析预测相关推荐
- 拓端tecdat荣获掘金社区入驻新人奖
2021年7月,由掘金发起了"入驻成长礼"颁奖活动.本次活动邀请到知名开发者.服务机构代表等业界人士. 据了解,掘金社区"新入驻创作者礼"主要对已经积累了一定历 ...
- 拓端tecdat荣获2022年度51CTO博主之星
相信技术,传递价值,这是51CTO每一个技术创作者的动力与信念,2022 年度,拓端tecdat 作为新锐的数据分析咨询公司,在51CTO平台上,不断的输出优质的技术文章,分享前沿创新技术,输出最佳生 ...
- 拓端tecdat|bilibili视频流量数据潜望镜
最近我们被客户要求撰写关于bilibili视频流量的研究报告,包括一些图形和统计输出. 最新研究表明,中国有超过7亿人在观看在线视频内容.Bilibili,被称为哔哩哔哩或简称为B站,是中国大陆第二个 ...
- 拓端tecdat|R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险
最近我们被客户要求撰写关于冠心病风险的研究报告,包括一些图形和统计输出. 相关视频:R语言逻辑回归(Logistic回归)模型分类预测病人冠心病风险 逻辑回归Logistic模型原理和R语言分类预测冠 ...
- 拓端tecdat|R语言线性回归和时间序列分析北京房价影响因素可视化案例
最近我们被客户要求撰写关于北京房价影响因素的研究报告,包括一些图形和统计输出. 目的 房价有关的数据可能反映了中国近年来的变化: 人们得到更多的资源(薪水),期望有更好的房子 人口众多 独生子女政策: ...
- 拓端tecdat|R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测
最近我们被客户要求撰写关于LOESS(局部加权回归)的研究报告,包括一些图形和统计输出. 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法.我们将对一种叫做STL的算法进行研究, ...
- 拓端tecdat|R语言向量误差修正模型 (VECMs)分析长期利率和通胀率影响关系
最近我们被客户要求撰写关于向量误差修正模型的研究报告,包括一些图形和统计输出. 向量自回归模型估计的先决条件之一是被分析的时间序列是平稳的.但是,经济理论认为,经济变量之间在水平上存在着均衡关系,可以 ...
- Excel数据分析案例三——预测销量
Excel数据分析案例三--预测销量 题目:有某服装实体店5.1~5.24每天的销售数据表,要求根据现有的销量数据预测接下来一星期,也就是5.25 ~ 5.30的销量,图表大致信息如下 此时需要用到E ...
- Excel数据分析案例四——留存预测
Excel数据分析案例四--留存预测 题目:一个社交APP,它的新增用户次日留存率.七日留存率.30日留存率分别是52%.25%.14%,请模拟出如果每天新增6万用户量,那么第三十天,它的日活跃用户回 ...
- 【Python】时间序列数据分析与预测之Python工具汇总
本文中总结了十多种时间序列数据分析和预测工具和python库,在我们处理时间序列项目时,可以翻开本文,根据需要选择合适的工具,将会事半功倍! 在处理时间序列项目时,数据科学家或 ML 工程师通常会使用 ...
最新文章
- 报名 | 刘鹰教授:草根创新力:中国经济快速发展的秘诀
- Ubuntu Server 更改hostname
- 利用PHP-ExcelReader实现PHP导入Excel数据[不通过CSV]
- 最近心理很烦,谁能帮帮我?
- 集群状态正常时需要的jps进程+是否需要部署到各个节点(持续更新中)
- WebSocket服务器TransactionID_SiteDetailMap的析构工作
- 微信屏蔽百度红包活动页面,谁在焦虑?
- SpringBoot2.1.5(6)----中文配置指南
- 如何摆脱初学者的不自信,成为一名专业编程人士?
- [老老实实学WCF] 第一篇 Hello WCF
- 应对用户需求的四个要点-企业数字化转型外部:驱动力之客户篇...
- 《数据结构题集》2.12
- npp夜光数据介绍 viirs_基于NPP-VIIRS夜间灯光数据的南宁市GDP空间化研究
- html学习 - 检测浏览器是否支持Canvas
- VMware安装ubantu系统
- 【Applied Algebra】可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories)入门
- 强化学习的概念及学习过程
- signal 11 linux,关于运行时Signal 11 Caught的错误
- 灿烂星空,你是真的英雄
- 视频教程-通俗易懂的SVN入门教程(含配套资料)-Java