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巴德尔，诺米；弗朗索瓦·德斯布夫利斯

一类Markov切换模型中的精确贝叶斯预测。 （英语） Zbl 1241.62128号

Methodol公司。计算。申请。普罗巴伯。 14，第1期，125-134（2012）.
摘要：跳跃马尔科夫状态空间系统（JMSS）广泛应用于统计信号处理。然而，众所周知，JMSS中的贝叶斯恢复是一个NP-hard问题，因此在实践中，所有推理算法都需要使用一些近似值。我们专注于在给定可用观测值的情况下计算感兴趣的隐藏变量的条件期望，从贝叶斯二次风险的角度来看，这是最优的。我们证明，在一些随机系统中，即部分成对Markov交换链（PPMSC）和树（PPMST），由于条件期望的兴趣（无论是在滤波还是预测问题中），实际上不需要近似方案可以精确地计算出在若干操作中观测值的线性数量。

MSC公司：

62M20型 随机过程推断和预测
2015年1月62日 贝叶斯推断
93E11号机组 随机控制理论中的滤波
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）
65年20月 数值算法的复杂性和性能

关键词：

贝叶斯恢复；jump-Markov状态空间系统；部分成对马尔可夫切换模型；NP-hard问题
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Bardel}和\textit{F.Desbouvries}，Methodol。计算。申请。普罗巴伯。14，编号1125-134（2012年；兹bl 1241.62128）
全文： 内政部

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