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后验分布的核概念与贝叶斯公式上述文章内容就是。

θ的后验分布，它集中了总体、样本和先验中上述文章内容就是θ的一切信息，而又是排除一切与呒关的信息之后得到的结果。

后验分布n(θ|x)的计算公式就是用密度函数表示的贝叶斯公式。它是用总体和样本对先验分布n(θ)作调整的结果，贝叶斯统计的一切推断都基于后验分布进行。

概率论当中贝叶斯公式的样本分布预设形式（先验分布）和检验形式（后验分布），后者是前者检验的确证和细化。检验用后验分布替代先验分布是就是检验验证假设的步骤。

比如说你通过理论计算推导出样本的分布结构，没有实际检测数据，得到的是先验分布；你实际检测了，获得的数据分析出的样本分布，就是后验分布。

参看：百度文库教育专区高等教育经济学《ch1 先验分布与后验分布》

英国学者T.贝叶斯1763年在《论上述文章内容就是机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论，后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法，称为贝叶斯方法。采用这种方法作统计推断所得的全部结果，构成贝叶斯统计的内容。认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者，组成数理统计学中的贝叶斯学派，其形成可追溯到 20世纪 30 年代。到50～60年代，已发展为一个有影响的学派。时至今日，其影响日益扩大。

贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布 。①先验分布。总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点，是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中，除了使用样本所提供的信息外，还必须规定一个先验分布，它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据，可以部分地或完全地基于主观信念。②后验分布。根据样本分布和未知参数的先验分布，用概率论中求条件概率分布的方法，求出的在样本已知下，未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的，故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布，而不能再涉及样本分布。

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