Рассмотрена задача байесовского оценивания последовательности неизвестных средних значений θ1,θ2,…,θk,… по имеющимся наблюдениям X1,X2,…,Xk,… в ситуации, когда наблюдения X1,X2,…, Xk подчиняются многомерному нормальному распределению с вектором средних (θ1,θ2,…,θk) и известной ковариационной матрицей. Предполагается, что параметры θ1,θ2,…,θk,… образуют гауссовский процесс. Доказывается сходимость (при k→∞) ковариационных матриц частного апостериорного распределения последовательности параметров; подробно анализируется пример, в котором размерность наблюдений X1,X2,…,Xk,… полагается равной единице, а последовательность θ1,θ2,…,θk,… образует гауссовский процесс авторегрессии первого порядка.
Купить книгу «Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом»
Вы не вошли на сайт или не зарегистрированы
Если Вы зарегистрированы на сайте - введите Ваш логин и пароль, используя ссылку вверху страницы. Если Вы не хотите регистрироваться - логин и пароль покупателя будут Вам присвоены автоматически.
Отзыв на книгу «Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом»
Благодарим за покупку!
Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом
Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом
Похожие книги