Составители:
Рубрика:
23
()
.hw
y
...
y
y
B,...,B,BAx
wyBАxwByAx
m
2
1
m21
m
1i
ii
=+
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
+=
=++=++
∑
=
(5.3)
При использовании параметрической модели вида (5.1) нужно вычислять не
только оценки постоянных параметров х, но и стохастических параметров у.
Условная плотность вероятности вектора наблюдений h относительно век-
тора х будет напоминать (4.9)
.)ByAxh(Q)ByAxh(
2
1
exp
]Q[det)2(
1
)xh(p
1
W
T
2/1
W
2/N
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−−−−−×
π
=
−
(5.4)
Что касается выражения для условной плотности вектора наблюдений h
относительно вектора неизвестных у, то оно выглядит сложнее. Это
вызвано тем, что вектор у, как и вектор h, является случайным, поэтому при
выводе необходимо использовать формулу Байеса [Гнеденко, 1961]
)y(p
)hy(p)h(p
)yh(p =
.
(5.5)
Если случайные вектора у и h распределены по нормальному закону, то
(5.5) с учетом условия (5.2) имеет следующий вид [Сейдж, Мелса, 1974]
,))y(my)(QBQB())y(my(
2
1
exp
]Q[det]Q[det)2(
)]QBBQ[det(
)yh(p
1
y
1
W
TT
2/1
y
2/1
W
2/N
2/1
W
T
y
⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
−+−−×
×
π
+
=
−−
(5.6)
где
)Axh(QB)QBQB()y(m
1
W
T11
y
1
W
T
−
+
=
−−−−
.
(5.7)
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 21
- 22
- 23
- 24
- 25
- …
- следующая ›
- последняя »
