Composition of probability density functions based on minimization of Kullback-Leibler divergence

0411288 - UTIA-B 20050016 RIV HU eng C - Conference Paper (international conference)
Kracík, Jan
Composition of probability density functions based on minimization of Kullback-Leibler divergence.
[Skládání hustot pravděpodobnosti založené na minimalizaci Kullback-Leiblerovy divergence.]
Budapest: Hungarian Academy of Sciences, 2005. ISBN 963-311-359-8. In: Proceedings of the 5th International PhD Workshop on Systems and Control - Young Generation Viewpoint., s. 1-4
[International PhD Workshop on Systems and Control /5./. Balatonfüred (HU), 08.09.2004-11.09.2004]
R&D Projects: GA ČR GA102/03/0049; GA AV ČR IBS1075351; GA AV ČR 1ET100750401; GA MŠMT 1M0572
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10750506
Keywords : multiple participant decision making * Kullback-Leibler divergence * marging
Subject RIV: BB - Applied Statistics, Operational Research
http://library.utia.cas.cz/prace/20050016.pdf

The paper deals with merging of probability density functions (pdfs), i.e. finding of a joint pdf for given particular "marginal" pdfs. The given pdfs are arbitrary, and random quantities, for which the particular pdfs are given, may overlap. Therefore, a joint pdf, the marginal distributions of which are equal to the given pdfs, need not exist. What we are looking for is a joint pdf which is, in a certain sense, close to all given "marginal" pdfs.

Práce se zabývá skládáním hustot pravděpodobnosti, t.j. nalezením sdružené hustoty při daných marginálních hustotách. Dané hustoty ale mohou být libovolné a náhodné veličiny, na nichž jsou hustoty definovány, se mohou libovolně překrývat. Proto sdružená husota, jejíž marginály se shodují se zadanými hustotami, nemusí existovat. Cílem je tak nalézt sdruženou hustotu, která bude v jistém smyslu co nejblíže zadaným marginálním hustotám.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0131371