@article{Муха В. С.2022-04-04,
author = { Муха В. С.,  Како Н. Ф.},
title = {Формулы полной вероятности и Байеса для совместных многомерно-матричных гауссовских распределений},
year = {2022},
doi = {10.29235/1561-2430-2022-58-1-48-59},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {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.},
URL = {https://www.academjournals.by/publication/12717},
eprint = {https://www.academjournals.by/files/12683},
journal = {Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-математических наук},
}