Bayesovské odhady: přirozený nástroj pro využití apriorní informace

0548683 - ÚI 2022 RIV CZ cze J - Journal Article
Kalina, Jan - Soukup, Lubomír
Bayesovské odhady: přirozený nástroj pro využití apriorní informace.
[Bayesian estimates: tool for processing prior information.]
Informační bulletin České statistické společnosti. Roč. 32, č. 3 (2021), s. 3-15. ISSN 1210-8022
R&D Projects: GA ČR(CZ) GA19-05704S
Institutional support: RVO:67985807 ; RVO:67985556
Keywords : Bayesovské odhady * apriorní informace * předchozí měření * regularizace * Bayesian estimation * prior information * previous measurements * regularization
OECD category: Statistics and probability; Statistics and probability (UTIA-B)
Method of publishing: Open access
https://www.statspol.cz/wp-content/uploads/2021/11/IB_3_2021.pdf

Tento článek studuje některé základní statistické modely a zamýšlí se nad situací, zda a jak bayesovské odhady jejich parametrů odpovídají intuici v případě, že se kombinují naměřená data s výsledky předchozích měření prováděných za stejných podmínek. Konkrétně se věnujeme bayesovským odhadům parametrů pro normální nebo binomické rozdělení, lineární regresi, ale i regularizačním sítím z oblasti strojového učení.

This paper considers some fundamental statistical models and investigates whether Bayesian estimates of their parameters correspond to intuition in the situation, when observed data are combined with results of previous (prior) measurements obtained under the same conditions. Particularly, the paper considers Bayesian estimates of parameters for the normal or binomial distributions, linear regression, or regularization networks from the field of machine learning.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0324733