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贝叶斯统计 西安交大 - 23 2.4 复杂假设对复杂假设（2）
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贝叶斯统计 - 45.7.1 MCMC介绍（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 3.1.3共轭先验分布（2）
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贝叶斯统计 - 50.7.3 Gibbs抽样（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 22.5.2 后验风险准则（3）
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贝叶斯统计 - 55.7.6 总结
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贝叶斯统计（郑晨） - 5.4.2 决策准则（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 13.4.4 损失函数（4）
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贝叶斯统计（郑晨） - 42.6.5 贝叶斯估计的性质（1）
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贝叶斯统计 - 52.7.4 Metropolis-Hastings算法（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 17.4.6 效用函数（3）
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贝叶斯统计 - 51.7.3 Gibbs抽样（3）
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贝叶斯统计（郑晨） - 43.6.5 贝叶斯估计的性质（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 23.5.2 后验风险准则（4）
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贝叶斯统计 - 49.7.3 Gibbs抽样（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 15.4.6 效用函数（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 6.4.2 决策准则（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 16.4.6 效用函数（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 32.5.5 最佳样本量的确定（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 20.5.2 后验风险准则（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 38.6.2 容许性
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贝叶斯统计 - 54 7.5 MCMC的收敛性判断
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贝叶斯统计 - 48.7.2 贝叶斯分析中的直接抽样方法（3）
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贝叶斯统计（郑晨） - 18.4.6 效用函数（4）
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贝叶斯统计（郑晨） - 34.5.6 二行动线性决策问题的EVPI(1)
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贝叶斯统计（郑晨） - 12.4.4 损失函数（3）
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贝叶斯统计（郑晨） - 10.4.4 损失函数（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 28.5.3 常用损失函数下的贝叶斯估计（3）
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贝叶斯统计（郑晨） - 14.4.5 常用损失函数
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贝叶斯统计（郑晨） - 19.5.1 贝叶斯决策问题
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贝叶斯统计（郑晨） - 36.5.6 二行动线性决策问题的EVPI(3)
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贝叶斯统计（郑晨） - 30.5.4 抽样信息期望值（1）
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贝叶斯统计 - 46.7.2 贝叶斯分析中的直接抽样方法（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 7.4.3 先验期望准则（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 8.4.3 先验期望准则（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 31.5.4 抽样信息期望值（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 26.5.3 常用损失函数下的贝叶斯估计（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 21.5.2 后验风险准则（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 39.6.3 最小最大准则（1）
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贝叶斯统计（郑晨） - 11.4.4 损失函数（2）
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贝叶斯统计（郑晨） - 9.4.3 先验期望准则（3）