Байесовский подход

Моррис У. Наука об управлении Байесовский подход. М. Мир, 1971.  [c.128]

Байесовский подход находит применение при решении задач распределения капитальных вложений, управления запасами, организации выборочного контроля качества и т. д.  [c.27]


Байеса (Лапласа) критерий 27, 224 Байесовский подход 27 Баланс 27 Балансирующая (или равновесная)  [c.459]

Система последующих оценок. Байесовский подход  [c.139]

И, наконец, изучается чувствительность апостериорных моментов /3 в рамках байесовского подхода.  [c.361]

Последовательное изложение различных аспектов байесовского подхода к проблемам принятия решений занимает центральное место в книге Морриса. В гл. 1 и 2, носящих методологический характер, развитие естественных наук и управление трактуются как процессы обучения (т. е. повышения квалификации, приобретения знаний), что позволяет установить некоторые полезные аналогии между управлением и наукой. Говоря об управлении как научной дисциплине, целью которой является оптимизация процесса обучения управлению, автор занимает достаточно осторожную позицию относительно возможностей науки об управлении в такой трактовке.  [c.6]

Заметим, что в нашей литературе уже указывалось на возможность использования байесовского подхода в обучении. См., например, статью В. С. Пугачева в журнале Техническая кибернетика , № 6, 1967.  [c.6]


В гл. 10 с той же точки зрения решений с двумя альтернативными исходами обсуждается также проблема построения системы оперативного управления. Дилемма здесь такая тратить ли усилия и средства на постоянный контроль за деятельностью объекта управления, чтобы иметь возможность вмешиваться в любой момент, или сберечь средства и контролировать объект значительно реже, рискуя упустить время для исправления недопустимых отклонений. Решение такой проблемы при построении системы принятия решений в оперативном управлении иллюстрируется на примере управления машиной, выпускающей изделия, часть которых может быть дефектной. Этот пример, как и предыдущий, анализируется на основе байесовского подхода.  [c.10]

При моделировании и оценке операционных рисков можно эффективно применять байесовский подход, являющийся краеугольным камнем современной статистики. Предположим, что банк оценивает эффективность внедрения системы информационной безопасности и сравнивает два филиала, в одном из которых соответствующие мероприятия проведены, во втором - только планируются. Если принять за 100% весь объем операций банка, то вероятность того, что данная операция проведена тренированным филиалом, составляет 80%, нетренированным - 20%.  [c.38]

Для оценки надежности человеко-машинной системы диспетчерского управления следует использовать байесовский подход, при котором надежность работы системы рассматривается как условная вероятность безотказной работы элементов на всех трех уровнях диаграммы (см. рис. 3.10).  [c.256]

Сущность байесовского подхода к анализу и оценке гипотез заключается в том, что с появлением дополнительной информации он дает основу для измерения вероятностей, обусловленных связанными событиями. Так, с помощью формулы Байеса  [c.259]


Байесовский подход можно интерпретировать следующим образом. Пусть к началу реорганизации некоторого объекта имеются п гипотез Яь Я2,. .., Н о возможных его состояниях. На основе статистических данных за прошлые годы можно приписать им априорные вероятности ОД), Р(Н2),. .., Р(Н ).  [c.259]

Следует заметить, что при отсутствии статистических данных об априорных вероятностях гипотез или наблюдений о появлении события А байесовский подход использовать невозможно, так как подобная формализация утрачивает физический смысл.  [c.259]

Байесовский подход к анализу и оценке гипотез можно использовать при совершенствовании любой вероятностной системы. В данной работе использована оперативная система управления материально-техническим обеспечением строительных объектов домостроительного комбината. Статистические данные об априорных вероятностях гипотез получены в процессе выполнения хоздоговорной темы, посвященной интенсификации управленческого труда.  [c.544]

Моррис У.Т. Наука об управлении. Байесовский подход Пер. с англ. — М. Мир, 1971.  [c.546]

Апостериорная вероятность Априорная вероятность Байесовский подход  [c.567]

Граф состояний, его назначение, основные структурные элементы и важнейшие организационные параметры, показатели Байесовского подхода в управлении.  [c.692]

Выбор оценки также может быть основан на байесовском подходе, но эти аспекты выходят за пределы нашей книги.  [c.131]

До сих пор мы рассматривали оценку качества изолированно. Мы дали этой концепции более точное определение и показали, как, используя байесовский подход, можно выявить резервы для улучшения качества продукта. В этом разделе мы покажем, как организации могут влиять на приток наличности  [c.365]

Байесовское оценивание параметров. Байесовский подход к принятию решений. Статистические решающие функции.  [c.32]

В качестве факторов определенности ( F), как правило, выступают либо условные вероятности байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100). Примеры правил имеют следующий вид  [c.18]

Байесовский подход предполагает начальное априорное задание предполагаемых гипотез (значений достигаемых целей), которые последовательно уточняются с учетом вероятностей свидетельств в пользу или против гипотез, в результате чего формируются апостериорные вероятности  [c.57]

Рассмотрим использование байесовского подхода на примере оценки надежности поставщика. Фрагмент подмножества правил представляется следующим образом  [c.58]

Для байесовского подхода к построению продукционной базы знаний характерна большая трудоемкость статистического оценивания априорных шансов и факторов достаточности и необходимости.  [c.59]

Вторая группа моделей основана на рассмотрении процедуры принятия решений менеджментом. При ситуационном подходе принятие стратегических и тактических (оперативных) решений составляет основу функционирования организации. Примерами таких моделей являются Байесовская модель (теория статистических решений), модели, основанные на теории полезности, теории выбора, других теориях динамического программирования.  [c.121]

Одним из подходов к численному решению задачи является аппроксимация непрерывных случайных величин, входящих в эту систему, дискретными величинами и применение цифровых вычислительных машин. Позже мы обсудим, как упростить эту задачу, изменяя сам процесс обучения таким образом, что он остается лишь примерно байесовским процессом обучения.  [c.214]

Можно также имитировать равновесие в смешанных стратегиях с помощью слегка измененной игры, в которой к выигрышам добавляются малые случайные возмущения, зависящие от типов игроков. Такой подход позволяет избавится от множественности байесовских равновесий, о котором только что говорилось. При этом равновесие в смешанных стратегиях будет пределом байесовских равновесий в возмущенных играх. (См. Задачу 41).  [c.678]

Можно рассматривать это как победу "предсказателей", но нам уже пришлось столкнуться с тем, что наше количественное предсказание изменения тренда индекса Nikkei [213,216] было расценено критиками, как еще одно "везение", не имеющее никакой статистической значимости (см. далее раздел "Оценка статистической значимости прямых предсказаний" [216] и приведенный ниже альтернативный байесовский подход).  [c.321]

БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД [Bayesian approa h] то же Бейесовский подход — направление в пауке об управлении, основанное на принципе максимального использования имеющейся априорной информации, ее непрерывного пересмотра и переоценки с учетом получаемых выборочных данных об исследуемом явлении или процессе. Такой пересмотр трактуется как обучение, и сам процесс управления при Б.п. понимается как процесс обучения (адаптации).  [c.27]

Информационный подход, базирующийся на принципах дискретизации и разнообразия, дает возможность выделить главное, существенное в сложных технических системах. В работе [74] определяются информационные основы управления технологическими процессами с учетом потенциальных возможностей объекта как источника и как канала передачи информации. Вопросы применения теории управления на основе теории информации в организации систем автоматического контроля рассматриваются в работах [28, 55, 70, 78]. В работе [108] интуитивное понятие "качества" обобщается и численно оценивается через энтропию Шеннона. Синтез байесовского подхода и принципа максимума энтропии рассматривается Б.А. Абдрашидовым [1].  [c.16]

В отношении моделей связи между несколькими интегрированными рядами читателю полезно ознакомиться с проблемой построения структурных моделей коррекции ошибок (структурных ЕСМ) и связанной с ней проблемой более точного определения понятия экзогенности (слабая экзогенность, строгая экзогенность). Можно упомянуть также обобщение процедуры Йохансена на системы, включающие 1(2) переменные, сезонную коинтеграцию, построение моделей связи при наличии структурных изменений, байесовский подход к анализу связей между временными рядами.  [c.241]

Формой учета априорных сведений о распределении параметров регрессионной модели является байесовское оценивание. При этом следует различать три подхода частотный стандартные рекомендации, как поступать в условиях неопределенности субъективный. Частотный подход не вызывает возражений с методологических позиций. Во втором подходе априорная (несобственная) плотность распределения параметров полагается пропорциональной dO 1)... d9(pV/a/a, что приводит порою к серьезным интерпретационным трудностям. Основная трудность субъективного подхода состоит в том, что информация, полученная из данных, рассматривается на равных основаниях с распределением, получаемым из не полностью формализованных соображений. Вместе с тем байесовское оценивание обладает замечательным свойством — если выборка разбита на две части, то эквивалентны результаты двух подходов к оцениванию  [c.250]

В этой главе мы рассмотрели вопросы качества и оценки качества для организации. Основной подход, использованный в этой главе, заключается в байесовском методе субъективной оценки, который позволяет фирме определить приоритетные цели улучшения качества на функциональндм уровне. Затем, используя идеи теории катастроф, мы показали взаимосвязь факторов качества и обучаемости. В гл. 24 мы вернемся к проблемам оценки качества в производственных системах.  [c.372]

Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.27 ]