Априорная вероятность

Cтраница 1

Априорные вероятности заменяются новыми значениями при получении новых подтверждающих свидетельств. [1]

Априорные вероятности ( п 1) - го опыта являются апостериорными вероятностями для я-го опыта. [2]

Априорные вероятности p ( s1) p) и p ( s2) р ( Я0) присутствия сигналов (15.33) в колебании (15.31) считаются известными. [3]

Априорные вероятности отражают степень нашей уверенности в справедливости той или иной модели до просмотра данных у ( 1, ЛО. Это означает, что нет априорных оснований предпочесть ту или иную модель. [4]

Диаграмма переходов от состояния к состоянию для Марковской модели первого порядка. [5]

Априорная вероятность каждого состояния находится с помощью формулы полной вероятности. [6]

Априорные вероятности Р ( Ангина) и Р ( Температура / Ангина) могут быть получены из анализа медицинской статистики для данной местности. [7]

Априорная вероятность р ( 0) параметра 0 характеризует предполагаемую возможность осуществления различных значений 0 до того, как проведен эксперимент. [8]

Априорная вероятность р ( п) обычно неизвестна экспериментатору, и это, строго говоря, указывает на то, что задача об определении интенсивности неразрешима. Однако существует случай хорошей статистики, когда число отсчетов очень велико, и тогда точный вид р ( п) оказывается несущественным. [9]

Априорные вероятности либо задаются, либо определяются на основании известных характеристик передаваемых сообщений. [10]

Априорные вероятности определяют вероятность того, что а принимает любое возможное значение. При расчете конкретной системы определение ( или оценка) этих вероятностей требует знания зависимости между параметрами внешней среды и параметром а, предполагая вместе с тем возможность определения состояния внешней среды. [11]

Априорные вероятности этих значений неизвестны. [12]

Нередко априорные вероятности Р ( Ei) можно предполагать известными точно. [13]

Априорные вероятности состояния Р ( Dj) 0 64; Р ( D2) 0 36 - заданы. [14]

Априорные вероятности дают достоверное описание явления лишь в том случае, когда условия, при которых происходило явление в прошлом, сохраняются и в настоящее время. Однако так бывает далеко не всегда. Поэтому важное значение имеет уточнение действительных условий, имеющих место в настоящий момент времени, что может быть сделано путем проведения специально поставленного эксперимента. Вероятности, определяемые как на основе прошлых статистических данных, так и на основании специально поставленного эксперимента, называются апостериорными вероятностями. [15]

Страницы: 1 2 3 4