Метод Байеса параметров

Таким образом, метод Байеса можно применять и в том случае, когда часть из параметров задана с помощью непрерывного распределения. [c.659]

Метод максимальной апостериорной вероятности. Предполагается, что параметры с являются случайными величинами, плотность распределения вероятностей р (с) которых известна и называется априорной плотностью распределения. Должна быть задана с точностью до параметров с плотность р (и с) условного распределения вероятностей наблюдений и для каждой реализации случайного вектора с. Тогда по формуле Байеса определяется так называемая апостериорная плотность распределения вероятностей параметров с [c.352]

Основой реализации всех моделей являются три алгоритма, оформленные в виде процедур на Алголе (ПРАВД, БАЙЕС, КВ АДР), реализующих соответственно метод максимального правдоподобия, байесовскую процедуру и метод наименьших квадратов. Б качестве параметров процедур используются текстовые величины, употребляющиеся в работе при классификации задач оценивания. [c.508]

Рассмотрим применение метода Байеса при наличии диагностических параметров Ху, распределенных непрерывно. Тогда для каясдого из диагнозов О должна быть известна плотность распределения f ( с,/ >г). Если для данного объекта получилось [c.658]

Нерекуррентные алгоритмы основываются на знании не только всех вероятностных характеристик рассматриваемого процесса, но и на статистических методах обработки по полной выборке измеряемых параметров (метод Байеса, метод максимального правдоподобия и т. д.). Поэтому их, как правило, применяют в многоканальных системах с параллельными одновременными измерениями по полной выборке. Среди этих методов наибольшую известность получил МЕТОД наименьших квадратов (см. 6.6). Метод наименьших квадратов является оптималь ным с точки зрения получения минимума дисперсий определяемых навигационных параметров и вообще может использоваться не только прн статистической обработке. [c.239]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...