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Bayes统计_48_西交大(梅长林)
–13 参数的贝叶斯区间估计(二).flv
–45 无信息先验分布(五).flv
–36 利用先验分布信息确定先验分布.flv
–34 似然原理(三).flv
–35 主观概率.flv
–42 无信息先验分布(二).flv
–16 可信区间与最大后验密度可信集(三).flv
–27 简单原假设对复杂备择假设(四).flv
–03 共轭先验分布的特点(一).flv
–04 共轭先验分布的特点(二).flv
–07 贝叶斯统计推断的条件方法.flv
–43 无信息先验分布(三).flv
–28 简单原假设对复杂备择假设(五).flv
–31 预测(三).flv
–30 预测(二).flv
–02 后验分布的计算.flv
–37 利用边缘分布m(x)确定先验分布(一).flv
–15 可信区间与最大后验密度可信集(二).flv
–39 利用边缘分布m(x)确定先验分布(三).flv
–18 经典假设检验与贝叶斯假设检验.flv
–25 简单原假设对复杂备择假设(二).flv
–20 贝叶斯因子(二).flv
–22 复杂假设对复杂假设(一).flv
–44 无信息先验分布(四).flv
–08 参数的贝叶斯点估计(一).flv
–29 预测(一).flv
–05 共轭先验分布的特点(三).flv
–11 参数的贝叶斯点估计(四).flv
–47 多层分布(一).flv
–09 参数的贝叶斯点估计(二) .flv
–21 简单假设对简单假设.flv
–14 可信区间与最大后验密度可信集(一).flv
–19 贝叶斯因子(一).flv
–40 利用边缘分布m(x)确定先验分布(四).flv
–26 简单原假设对复杂备择假设(三).flv
–32 似然原理(一).flv
–46 无信息先验分布(六).flv
–48 多层分布(二).flv
–23 复杂假设对复杂假设(二).flv
–17 可信区间与最大后验密度可信集(四).flv
–24 简单原假设对复杂备择假设(一).flv
–33 似然原理(二).flv
–41 无信息先验分布(一).flv
–10 参数的贝叶斯点估计(三).flv
–38 利用边缘分布m(x)确定先验分布(二).flv
–06 超参数及其确定.flv
–01 绪论.flv
–12 参数的贝叶斯区间估计(一).flv
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