Байесовский вывод

От / / Оставьте комментарий

Байесовский вывод Байесовская теория использует апостериорное распределение для выполнения прогнозирующего вывода.  Апостериорное прогнозирующее распределение определяет распределение новой точки данных, учитывая […]

Bayesian inference, Logic and statistics, Probabilistic arguments, Statistical forecasting, Байесовский вывод, Вероятностные аргументы, Логика и статистика, Статистическое прогнозирование

Байесовский вывод

  • Байесовская теория использует апостериорное распределение для выполнения прогнозирующего вывода. 
  • Апостериорное прогнозирующее распределение определяет распределение новой точки данных, учитывая апостериорное распределение параметра. 
  • Байесовская статистика требует использования апостериорного прогнозирующего распределения для предсказания распределения новой точки данных. 
  • Апостериорное прогнозирующее распределение всегда может быть определено точно или с произвольным уровнем точности с помощью численных методов. 
  • Математические свойства апостериорного прогнозирующего распределения включают интерпретацию фактора и правило Кромвеля. 
  • Асимптотическое поведение апостериорного распределения сходится к гауссову распределению при некоторых условиях. 
  • Пересказана только часть статьи. Для продолжения перейдите к чтению оригинала. 

Полный текст статьи:

Байесовский вывод — Википедия

Похожие статьи:

  1. Прогнозное моделирование Прогнозирующее моделирование Прогнозирующее моделирование Прогнозирующее моделирование — это метод, который использует исторические данные для предсказания будущих...
  2. Категориальное распределение Категориальное распределение Основы распределения Дирихле Распределение Дирихле используется для моделирования категориальных данных с неизвестными вероятностями.  Распределение...
  3. Байесовская теория поиска Байесовская теория поиска Основы байесовского поиска Байесовский поиск использует вероятностные модели для оптимизации распределения ресурсов при...
  4. Гамма-распределение Гамма-распределение Определение и свойства гамма-распределения Гамма-распределение — это распределение вероятностей, которое описывает экспоненциально возрастающую функцию с...
  5. Асимптотическое распределение Асимптотическое распределение Асимптотическое распределение в математике и статистике является «предельным» распределением последовательности распределений.  Идея асимптотического распределения...
  6. Основы статистики Основы статистики Философские основы статистики Философы и статистики имеют разные взгляды на вероятность и статистический вывод. ...
  7. Максимальная апостериорная оценка Максимальная апостериорная оценка Байесовская вероятность использует апостериорное распределение для оценки неизвестной величины.  Картографическая оценка является регуляризацией...
  8. Ввод-вывод, отображаемый в памяти, и ввод-вывод, отображаемый на портах Ввод-вывод с привязкой к памяти и ввод-вывод с привязкой к порту Обзор ввода-вывода Ввод-вывод — это...
  9. Биологические правила Биологические правила Биологические правила и законы — обобщенные законы, принципы или эмпирические правила, описывающие закономерности в...
  10. Бета-дистрибутив Бета-версия дистрибутива Определение и свойства бета-распределения Бета-распределение — это распределение вероятностей с двумя параметрами формы α...
  11. Распределение ци Распределение Ци Определение и свойства распределения хи Распределение хи — это непрерывное распределение вероятностей на неотрицательной...
  12. Байесовский информационный критерий Байесовский информационный критерий Байесовский информационный критерий (BIC) используется для выбора модели из конечного набора моделей.  BIC...
  13. Байесовская статистика Байесовская статистика Основы байесовской статистики Байесовская статистика — это статистический метод, основанный на теореме Байеса.  Она...
  14. Байесовский подход к функционированию мозга Байесовские подходы к функционированию мозга Основы байесовских подходов к мозгу Байесовские подходы исследуют способность мозга функционировать...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх