Байесовский анализ, когда оцениваемый параметр является случайным нормальным процессом

Рассмотрена задача байесовского оценивания последовательности неизвестных средних значений Ө1,Ө2,....Өk,.... по имеющимся наблюдениям X1,X2,...Xk... в ситуации, когда наблюдения Х1Х2,...Хk подчиняются многомерному нормальному распределению с вектором средних (Ө1,Ө2,....Өk) и известной ковариационной матрицей. Предполагается, что параметры Ө1,Ө2,....Өk... образуютгауссовский процесс. Доказывается сходимость (при к -» ∞ ) ковариационных матриц частного апостериорного распределения последовательности параметров; подробно анализируется пример, в котором размерность наблюдений X1,X2,...,Xk.....„ полагается равной единице, а последоватечьность Ө1,Ө2,....Өk,.... образует гауссовский процесс авторегрессии первого порядка

• Слуцкий Л.Н.

• Социальные (общественные) науки