Attitude - hitelesség - egy nagy enciklopédiája olaj és gáz, papír, oldal 1
Attitude - hitelesség
A valószínűségi arány a esetében az átvevő a modulált optikai hullám szignál intenzitás bináris kommunikációs rendszerek, az átlagos kimenő teljesítmény a távadó által modulált egyik két borítékot a determinisztikus. Azt hitték, hogy az a priori valószínűsége, hogy egy vagy más azonos borítékot. Vevő Synchronism érjük el egy különleges órát oszcilláció keresztül vagy maga a jel, amely természetesen mindig információkat tartalmaz a kezdete és vége a csomagot. A vétel szükséges meghatározni, hogy melyik az a két borítékot használták az adó modulációs. [1]
Likelihood arány kiszámítása után minden megfigyelés, minden számítás alapja az összes tett megfigyelések. [2]
A valószínűségi arány ebben az esetben azonosan egyenlő eggyel. [3]
Annak a valószínűsége, aránya ad némi jelzést mennyire meggyőző és döntő lehet az eredménye egy adott mintában. Ha a valószínűségi arány egyenlő eggyel, az utólagos valószínűség egyszerűen egyenlő a priori. A kapott információkat nem eredményez változást a mi véleményünk, ha ugyanolyan valószínű, feltételezve, hogy az igazság egy hipotézis, valamint a feltételezést az igazság a másik hipotézist. Minél nagyobb a valószínűségi arány eltér egységét, annál nagyobb a különbség a priori valószínűsége. [4]
Tekintsük valószínűségi arány / (x A, 6, y) a megfigyelt minták jelenlétében és távollétében egy jel. [5]
Amikor a valószínűsége aránya ugyanaz a két pontot, a választás a permutációs érdekében, hogy ezek tetszőleges pontot. Inverz l (/) / / megjelenítő jelöli tó. [6]
Mi határozza meg a valószínűsége arány ebben az esetben. Találunk pre-likelihood függvény. [7]
Likelihood arány vizsgálata elutasítja a hipotézist, ha a K R0, ahol A jelentése egy adott szignifikancia szint. [8]
Likelihood arány vizsgálata mentes ez a hátrány, de ehhez bonyolult számításokat, hogy meghatározzuk a küszöbértéket. Mindkét kritériumok alapján összehasonlítva a disztribúció a rendelkezésre álló megfigyelések a valószínűségek a két modell. Az érték a használat e két kritérium, hogy kiválassza a modell magától értetődő, ha figyelembe vesszük, hogy az egyik fő célja a modell generálására szintetikus adatokon, ami egy valószínűségi jellemzők közel a valószínűségi jellemzőit a mért adat a vízfogyasztás a folyóba. Mint az egyik legfontosabb alkalmazások a modell - a jóslat, az összehasonlítás modellek tekintetében a előrejelzése minősége is nagyon természetes. Mi a fontos, olyan mértékben, hogy az adatokat a modell által generált kell tartania ezeket a tulajdonságokat. [9]
A készülék kiszámítja a valószínűségi arány a / (x) minden egyes bemeneti x expozíció és az optimális vevőt. Expression (58) ad egy ötletet, amit a vevő. Ezután ezeket az értékeket átlagoljuk. Mivel számos várt jel gyakran végtelen, a direkt módszer általában nem praktikus. Gyakran lehetséges bizonyos esetekben előállíthatók matematikai műveleteket (58) különböző formában / (X), amelyek úgy tekinthetők, mint a válasz egy fizikailag megvalósítható elektronikus készülék egyszerűbb, mint a készülék által meghatározott közvetlen módszer. [11]
A számítási eljárást a valószínűségi arány a következő. [12]
A számítási módszere a valószínűségi arány ebben az esetben teljesen hasonló módszerrel a Sec. [13]
Itt a log likelihood arány játszik, ugyanazt a szerepet, mint a fejezetben. Amikor dekódoljuk a maximális valószínűség dekódolt üzenetet 1, ha RLT 2 (y) jelentése 0, egy üzenet 2 - egyébként. Amikor dekódolása a minimális hiba valószínűsége a priori valószínűségek qt és qz üzenet 1 dekódolva, amikor RLT 2 (V) ln (9a / 9i) - Megjegyzendő, hogy ha n N értékek in kihagytuk venni, mivel ezek a mennyiségek függetlenek a küldött üzenet és nem érintik az érték a logaritmusát a valószínűsége arányban. Még ha W végtelenül (8.2.12), r1: 2 (y) kell meghatározni, bár a határ a feltételes valószínűség sűrűség (8.2.14) nem létezik. [14]
Kiszámításakor az általánosított likelihood arány szükséges, hogy a jogszabályok eloszlása az x és y. Ahhoz azonban, hogy számos eljárást nem tudja megszerezni a statisztikai jellemzők a kívánt megközelítés baiesova hangerőt. Tekintettel ezekre a nehézségekre vették igénybe a szintézis a különböző közelítő algoritmusok. Beszéljünk néhány módszer építésére közelítő algoritmusok, amelyek szomszédosak értelmében vizsgálati módszereit, statisztikai hipotézisek. [15]
Oldalak: 1 2 3 4