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bayes分析,naive bayes

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【bayes分析,naive bayes】双指数分布的应用一般来说，双指数分布在各个领域都是经常使用的 。双指数分布位置参数的经验Bayes(EB)估计和检验，Bayes分析是现代统计推断的重要方法，它渗透到几乎所有重要的统计研究领域，Bayes分析与经典统计方法的主要区别在于统计推断中使用了参数的先验信息 。传统贝叶斯方法的一个重要问题是如何确定先验分布 ， 当参数的先验信息没有足够积累时，如果人为假设先验分布与实际情况不一致，贝叶斯解的性质就会很差 。
1、双指数分布的应用一般来说，双指数分布在各个领域都是经常使用的 。双指数分布位置参数的经验Bayes(EB)估计和检验 。Bayes分析是现代统计推断的重要方法 。它渗透到几乎所有重要的统计研究领域 。Bayes分析与经典统计方法的主要区别在于统计推断中使用了参数的先验信息 。传统贝叶斯方法的一个重要问题是如何确定先验分布 。当参数的先验信息没有足够积累时，如果人为假设先验分布与实际情况不一致，贝叶斯解的性质就会很差 。
2、系统发育 分析之贝叶斯BI构建进化树主要有四种方法:ML、NJ、MP和BI 。与ML和NJ相比，BI方法效率更高 。已有的研究结果表明，对于同一组数据，在分析和贝叶斯方法分析的结果中，节点支持度高于其他算法 。最常选择的是最大似然法(ML) ， 但计算速度较慢 。如果序列属于远方，ML更好 。相比较而言，NJ计算过程更快 。一般系统发育学分析需要两种或两种以上的方法计算 。
1.多序列比对(我一般选择MEGAclustw)2 。保守区域检测(Gblock0.91b_)(如果使用时总是进不去，可以直接用Fasta格式粘贴，这个运行时间有点长 ， 不知道是不是电脑的原因 。) 3.饱和检测(DAMBE)如果序列饱和，则不能建立，如果不饱和 ， 则满足建立的条件，运行结果后检查ISS 。

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