![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
При первом используют такие предположения: неизвестный параметр а есть случайная величина со случайным распределением w(a). В конкретном опыте имеем дело с какой-то фиксированной реализацией параметра а. При фиксированном а, одним из точечных методов находят оценку параметра а.
Поскольку оценка – это случайная величина, то чтобы она стала известной, нужно задать ее распределение, например, g(a*/a) – условная плотность распределения оценки a* при фиксированном значении параметра а.
Задача заключается в нахождении доверительного интервала для а. Формула Байесса позволяет связать наблюдаемое смещение a* с важной причиной этого следствия.
Переходим к условной плотности появления реализации параметра а, если мы наблюдаем оценку а* в опыте:
- интеграл той области, где определены значения параметра а.
Апосторная вероятность (после опыта):
P{ (k1 ≤ a ≤ k2)/a*} =
Априорная вероятность (до опыта):
P{ k1 ≤ a ≤ k2 } =
Метод нужно использовать тогда, когда известно что параметр а - случайная величина, распределенная по известному закону.
Дата публикования: 2015-01-10; Прочитано: 233 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!