Анализ апостериорного среднего

Проведенный нами анализ связи между априорным и апостериорным нормальными распределениями позволил выразить результаты выборки в терминах только одного параметра — среднего значения выборки. Произошла ли какая-либо потеря информации в результате отказа от рассмотрения конкретных значений п выборочных наблюдений Если при использовании фактически полученных значений выборки мы приходим к тому же самому распределению, то среднее может рассматриваться как достаточная статистика или достаточное сообщение . Оно окажет такое же влияние на мнение принимающего решение и в этом смысле содержит всю имеющуюся в данной выборке полезную информацию.  [c.112]


Тринадцатая задача состоит в оценке результатов распознавания на основе установленных показателей эффективности. В зависимости от назначения системы распознавания, реализуемых ею целей устанавливаются показатели качества (эффективности) ее функционирования, например, такие как вероятность правильных решений, средняя продолжительность распознавания, затраты на получение апостериорной информации, и т. д. Оценка результатов распознавания осуществляется на основе анализа конкретных данных, полученных как результат экспериментов или моделирования работы распознающей системы или реально действующей системы распознавания, на предмет определения степени достижения установленных показателей качества.  [c.266]

Если дисперсионный анализ выполняют для двух или больше факторов, то могут возникнуть проблемы их взаимодействия. Взаимодействие имеет место, если эффект независимой переменной на зависимую различен для разных уровней другой независимой переменной. Если взаимодействие статистически значимо, оно может быть упорядоченным или неупорядоченным. Неупорядоченное взаимодействие может быть пересекающегося или непересекающегося типа. В сбалансированных планах относительную важность факторов при объяснении вариации в зависимой переменной измеряют с помощью. Для изучения между конкретными средними используются множественные сравнения либо в форме априорных, либо в форме апостериорных контрастов.  [c.634]


Процесс оценки считается источником независимых, нормально распределенных ошибок, дисперсия которых известна. Однако принимающий решения не уверен относительно их среднего значения. Он выражает эту неуверенность (неопределенность) в виде нормального априорного распределения. Затем можно получить наблюдения о результатах процесса оценки и вычислить функции правдоподобия этих наблюдений в предположении какого-либо частного значения для средней ошибки. Это дает нам все необходимые элементы для вычисления апостериорного распределения среднего значения ошибки на основе теоремы Байеса, которая служит руководящим принципом для обучения или для усвоения данных. Отсюда мы можем перейти к ожидаемой ценности выборочной информации (EVSI), а при некоторых представлениях о стоимости сбора данных— к разработке оптимальной программы сбора данных или информационной системы для нужд руководства. Изложим теперь основные этапы связанного с этой программой анализа, логические принципы которого совпадают с теми, которые обсуждались в гл. 5.  [c.107]

Матричное дифференциальное исчисление с приложениями к статистике и эконометрике (2002) -- [ c.386 ]