Формулы полной вероятности и Байеса для совместных многомерно-матричных гауссовских распределений
https://doi.org/10.29235/1561-2430-2022-58-1-48-59
Аннотация
Работа посвящена разработке математического аппарата для получения байесовских оценок параметров многомерных регрессионных объектов в их конечномерном многомерно-матричном описании. Такая потребность возникает, в частности, в задаче дуального управления регрессионными объектами, когда для описания многомерного управляемого объекта применяется многомерно-матричный математический аппарат. В статье вводится понятие одномерной случайной ячейки как совокупности многомерных случайных матриц (в соответствии с данными типа «массив ячеек» в системе программирования Матлаб) и дается определение совместного гауссовского распределения многомерных случайных матриц (определение гауссовской одномерной случайной ячейки). Это потребовало введения понятия одномерной ячейки математического ожидания и понятия двумерной ячейки вариаций-ковариаций одномерной случайной ячейки. Далее вычисляется один интеграл, связанный с функцией совместной гауссовской плотности вероятности многомерных случайных матриц. Приводятся две формулы полной вероятности и формула Байеса для совместных многомерно-матричных гауссовских распределений. На основе этих результатов получены байесовские оценки неизвестных коэффициентов многомерно-матричной полиномиальной функции регрессии. Алгоритм расчета байесовских оценок реализован в виде компьютерной программы. Представленные результаты обладают теоретической и алгоритмической общностью.
Об авторах
В. С. Муха
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиБеларусьМуха Владимир Степанович– доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационных технологий автоматизированных систем
ул. П. Бровки, 6, 220013, Минск
Н. Ф. Како
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроникиБеларусьКако Нэнси Форат– аспирант
ул. П. Бровки, 6, 220013, Минск
Список литературы
1Mukha V.S.与多元高斯分布相关的积分计算。《LETI会议录》,1974年,第160卷,第27-30页(俄语)。
2Mukha V.S.,Sergeev E.V.回归对象参数的贝叶斯估计。《1974年列支敦士登经济技术研究院院刊》,第149卷,第26-29页(俄语)。
三。Mukha V.S.、Kako N.F.与向量高斯分布相关的积分和积分变换。白俄罗斯国家安全局局长。Seryia f ie z ie ka-matematychnykh navuk=白俄罗斯国家科学院院刊。《物理与数学》系列,2019年,第55卷,第4期,第457-466页。https://doi.org/10.29235/1561-2430-2019-55-4-557-466
4Mukha V.S.,Kako N.F.矢量高斯分布的总概率公式。Doklady BGUIR,2021年,第19卷,第2期,第58-64页。https://doi.org/10.35596/1729-7648-2021-19-2-58-64
5Mukha V.S.,Kako N.F.与联合向量高斯分布相关的积分和积分变换。白俄罗斯国家队队服。Seryia f ie z ie ka-matematychnykh navuk=白俄罗斯国家科学院院刊。《物理与数学丛书》,2021年,第57卷,第2期,第206-216页。https://doi.org/10.29235/1561-2430-2021-57-2-206-216
6Feldbaum A.A.最优控制系统。纽约,伦敦,学术出版社,1965年。第452页。
7Mukha V.S.论无惯性物体的双重控制。《经济技术情报院学报》,1973年,第130卷,第31-37页(俄语)。
8Mukha V.S.,Kako N.F.多维矩阵随机对象的对偶控制。2019年信息技术与系统展览会(ITS 2019):Materialy mezhdunarodnoi konferentsii,BGUIR,明斯克,30 oktyabrya 2019 g.【2019年信息化与系统展览会:国际会议纪要,BSUIR,明斯克,2019年10月30日】。明斯克,2019年,第236–237页(俄语)
9Mukha V.S.多维数据分析。明斯克,Technoprint Publ。,2004年,第368页(俄语)。
Просмотров: 545