NASA徽标

NTRS公司

NTRS-NASA技术报告服务器

收藏关于新闻帮助登录
返回结果
广义最大熵使用最大熵（MaxEnt）的一个长期谜团是如何处理值不确定的约束。由于样本大小有限，当从数据中估计约束值时，就会出现这种情况。E.T.Jaynes[1]提出的解决此问题的一种方法是忽略此不确定性，并将经验观测值视为精确值。我们称之为经典的MaxEnt方法。经典MaxEnt给出了点概率（受给定约束），而不是概率密度。我们开发了一种替代方法，该方法假设不确定约束值由概率密度表示{例如：高斯），此不确定性产生MaxEnt后验概率密度。也就是说，经典MaxEnt点概率被视为给定约束值的多维函数，这些值的不确定性通过MaxEnt函数传递，以给出MaxEnt概率的不确定性。我们举例说明通过显式计算一个简单但常见的情况下的广义MaxEnt密度来实现此方法，然后展示如何将其数值扩展到一般情况。本文扩展了先前论文[3]中引入的广义MaxEnt概念。
文档ID
20120000878
收购来源
艾姆斯研究中心
文档类型
其他
作者
彼得·齐斯曼（澳大利亚新南威尔士大学肯辛顿分校）
约翰·斯图兹（美国加利福尼亚州莫菲特菲尔德NASA艾姆斯研究中心）
获取日期
2013年8月25日
出版日期
2005年8月3日
主题类别
统计学与概率
会议信息
会议：第25届科学与工程贝叶斯推断和最大熵方法国际研讨会
位置：加利福尼亚州圣何塞
国家/地区：美国
开始日期：2005年8月7日
结束日期：2005年8月12日
分配限制
公共
版权
允许公众使用。

相关记录

没有与此记录关联的记录。
无可用预览