Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Bayesian models" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-15 z 29
Tytuł:
A holistic framework for conceptualising and describing risk
Autorzy:
Aven, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2069545.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Uniwersytet Morski w Gdyni. Polskie Towarzystwo Bezpieczeństwa i Niezawodności
Tematy:
risk
probability
models
Bayesian approach
Opis:
A number of definitions and interpretations of the risk concept exist. Many of these are probability-based. In this paper we present and discuss a structure for characterising the definitions, which is founded on a clear distinction between (a) risk as a concept based on events, consequences and uncertainties; (b) risk as a modelled, quantitative concept; and (c) risk descriptions. The discussion leads to a holistic framework for conceptualising and assessing risk, which is based on risk defined by (a), and the probability-based definitions of risk can be viewed as related model parameters and/or risk descriptions. Two ways of detailing the framework are outlined: the relative frequency-based approach and the Bayesian approach. The Framework provides clear guidance on how to think when conceptualising and assessing risk in practice. Such guidance is strongly needed for the risk analysis discipline which is young and characterised by many different risk perspectives and approaches.
Źródło:
Journal of Polish Safety and Reliability Association; 2010, 1, 1; 7--14
2084-5316
Pojawia się w:
Journal of Polish Safety and Reliability Association
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian modelling for semi-competing risks data in the presence of censoring
Autorzy:
Bhattacharjee, Atanu
Dey, Rajashree
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20312017.pdf
Data publikacji:
2023-06-13
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
censoring
illness-death models
accelerated failure time model
Bayesian Survival Analysis
semi-competing risks
Opis:
In biomedical research, challenges to working with multiple events are often observed while dealing with time-to-event data. Studies on prolonged survival duration are prone to having numerous possibilities. In studies on prolonged survival, patients might die of other causes. Sometimes in the survival studies, patients experienced some events (e.g. cancer relapse) before dying within the study period. In this context, the semi-competing risks framework was found useful. Similarly, the prolonged duration of follow-up studies is also affected by censored observation, especially interval censoring, and right censoring. Some conventional approaches work with time-to-event data, like the Cox-proportional hazard model. However, the accelerated failure time (AFT) model is more effective than the Cox model because it overcomes the proportionality hazard assumption. We also observed covariates impacting the time-to-event data measured as the categorical format. No established method currently exists for fitting an AFT model that incorporates categorical covariates, multiple events, and censored observations simultaneously. This work is dedicated to overcoming the existing challenges by the applications of R programming and data illustration. We arrived at a conclusion that the developed methods are suitable to run and easy to implement in R software. The selection of covariates in the AFT model can be evaluated using model selection criteria such as the Deviance Information Criteria (DIC) and Log-pseudo marginal likelihood (LPML). Various extensions of the AFT model, such as AFT-DPM and AFT-LN, have been demonstrated. The final model was selected based on minimum DIC values and larger LPML values.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 3; 201-211
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Pricing of an European Call Option Using a GARCH Model with Asymmetries
Bayesowska wycena europejskiej opcji kupna z wykorzystaniem modelu GARCH z asymetriami
Autorzy:
Osiewalski, Jacek
Pipień, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906870.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Bayesian inference
financial econometrics
volatility models
forecasting
derivative pricing
Opis:
In this paper option pricing is treated as an application of Bayesian predictive analysis. The distribution of the discounted payoff, induced by the predictive density of future observables, is the basis for direct option pricing, as in Bauwens and Lubrano (1997). We also consider another, more eclectic approach to option pricing, where the predictive distribution of the Black-Scholes value is used (with volatility measured by the conditional standard deviation at time of maturity). We use a model framework that allows for two types of asymmetry in GARCH processes: skewed t conditional densities and different reactions of conditional scale to positive/negative stocks. Our skewed t-GARCH(l, 1) model is used to describe daily changes of the Warsaw Stock Exchange Index (WIG) from 4.01.1995 till 8.02.2002. The data till 28.09.2001 are used to obtain the posterior and predictive distributions, and to illustrate Bayesian option pricing for the remaining period.
W prezentowanym artykule wycena opcji jest traktowana jako jedno z zastosowań bayesowskiej analizy predyktywnej. Rozkład wartości zdyskontowanej wypłaty, indukowany przez gęstość predyktywną przyszłych stóp zwrotu, jest podstawą bezpośredniej wyceny opcji (zob. Bauwens, Lubrano, 1997). Rozważamy też bardziej eklektyczne podejście, wykorzystujące rozkład predyktywny formuły Blacka i Scholesa (ze zmiennością określoną jako warunkowe odchylenie standardowe w momencie realizacji opcji). Przyjmujemy ramy modelowe, które uwzględniają dwa rodzaje asymetrii w procesach GARCH: skośne rozkłady warunkowe (typu t-Studenta) oraz zróżnicowane reakcje wariancji warunkowej na szoki dodatnie lub ujemne. Model: skośny £-GARCH(l, 1) jest stosowany do opisu dziennej zmienności Warszawskiego Indeksu Giełdowego (WIG) od 4.01.1995 r. do 8.02.2002 r. Dane do 28.09.2001 wykorzystujemy do budowy rozkładów a posteriori i predyktywnego oraz do ilustracji bayesowskiej wyceny opcji na pozostały okres.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2004, 177
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Value-at-Risk for a Portfolio: Multi- and Univariate Approaches Using MSF-SBEKK Models
Autorzy:
Osiewalski, Jacek
Pajor, Anna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483373.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian econometrics
risk analysis
multivariate GARCH processes
multivariate SV processes
hybrid SV-GARCH models
Opis:
The s-period ahead Value-at-Risk (VaR) for a portfolio of dimension n is considered and its Bayesian analysis is discussed. The VaR assessment can be based either on the n-variate predictive distribution of future returns on individual assets, or on the univariate Bayesian model for the portfolio value (or the return on portfolio). In both cases Bayesian VaR takes into account parameter uncertainty and non-linear relationship between ordinary and logarithmic returns. In the case of a large portfolio, the applicability of the n-variate approach to Bayesian VaR depends on the form of the statistical model for asset prices. We use the n-variate type I MSF-SBEKK(1,1) volatility model proposed specially to cope with large n. We compare empirical results obtained using this multivariate approach and the much simpler univariate approach based on modelling volatility of the value of a given portfolio.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2010, 2, 4; 253-277
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bayesian Variations on the Frisch and Waugh Theme
Autorzy:
Osiewalski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483315.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian inference
regression models
SURE models
VAR processes
data transformations
Opis:
The paper is devoted to discussing consequences of the so-called Frisch-Waugh Theorem to posterior inference and Bayesian model comparison. We adopt a generalised normal linear regression framework and weaken its assumptions in order to cover non-normal, jointly elliptical sampling distributions, autoregressive specifications, additional nuisance parameters and multi-equation SURE or VAR models. The main result is that inference based on the original full Bayesian model can be obtained using transformed data and reduced parameter spaces, provided the prior density for scale or precision parameters is appropriately modified.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2011, 3, 1; 39-47
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Bias Reduction of Finite Population Imputation by Kernel Methods
Autorzy:
Pettersson, Nicklas
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465881.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
bayesian bootstrap
boundary and nonresponse bias missing data
multiple imputation
Pólya urn models
real donor imputation
Opis:
Missing data is a nuisance in statistics. Real donor imputation can be used with item nonresponse. A pool of donor units with similar values on auxiliary variables is matched to each unit with missing values. The missing value is then replaced by a copy of the corresponding observed value from a randomly drawn donor. Such methods can to some extent protect against nonresponse bias. But bias also depends on the estimator and the nature of the data. We adopt techniques from kernel estimation to combat this bias. Motivated by Pólya urn sampling, we sequentially update the set of potential donors with units already imputed, and use multiple imputations via Bayesian bootstrap to account for imputation uncertainty. Simulations with a single auxiliary variable show that our imputation method performs almost as well as competing methods with linear data, but better when data is nonlinear, especially with large samples.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2013, 14, 1; 139-160
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Covariate Selection for Small Area Estimation in Repeated Sample Surveys
Autorzy:
van den Brakel, Jan A.
Buelens, Bart
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/465973.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
area level models
cAIC
Hierachical Bayesian predictors
Opis:
If the implementation of small area estimation methods to multiple editions of a repeated sample survey is considered, then the question arises which covariates to use in the models. Applying standard model selection procedures independently to the different editions of the survey may identify different sets of covariates for each edition. If the small area predictions are sensitive to the different models, this is undesirable in official statistics since monitoring change over time of statistical quantities is of utmost importance. Therefore, potential confounding of true change and methodological alterations should be avoided. An approach to model selection is proposed resulting in a single set of covariates for multiple survey editions. This is achieved through conducting covariate selection simultaneously for all editions, minimizing the average of the edition-specific conditional Akaike Information Criteria. Consecutive editions of the Dutch crime victimization survey are used as a case study. Municipal estimates of three survey variables are obtained using area level models. The proposed averaging strategy is compared to the standard method of considering each edition separately, and to an elementary approach using covariates selected in the first edition. Resulting models, point estimates and MSE estimates are analyzed, indicating no substantial adverse effects of the conceptually attractive averaging strategy.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2015, 16, 4; 523-540
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Dynamiczne sieci probabilistyczne jako system reprezentacji wiedzy
Dynamic Bayesian Networks as knowledge representation system
Autorzy:
Kusz, A.
Marciniak, A. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287774.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
system reprezentacji wiedzy
sieci probabilistyczne
bayesowskie sieci dynamiczne
modele niezawodnościowe
knowledge representation system
probabilistic networks
dynamic Bayesian networks
reliability models
Opis:
W pracy przedstawiono podstawowe założenia metodyczne związane z budową formalnych systemów reprezentacji wiedzy. Omówiono sieci probabilistyczne, które są szczególnie przydatnym systemem reprezentacji wiedzy w przypadku, gdy trzeba w sposób jawny zakodować czynnik niepewności i rozumowania w kategoriach niedeterministycznych związków przyczynowo-skutkowych. Sprecyzowano zasady budowy modelu oraz omówiono metody wnioskowania specyficzne dla sieci bayesowskich.
The paper presents Bayesian Networks (BN) technology in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of agricultural engineering. BN, by their nature, are especially useful for modeling uncertain domains like agricultural production and food chains management.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2006, R. 10, nr 12(87), 12(87); 285-294
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Economic Growth Decomposition. An Empirical Analysis Using Bayesian Frontier Approach
Autorzy:
Makieła, Kamil
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/483323.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
economic growth decomposition
Bayesian frontiers
productivity analysis
models for panel data
Opis:
This paper presents an empirical analysis of economic growth in respect of its components, namely input change, technological progress and changes in efficiency. In this work the Bayesian Stochastic Frontier method as well as the output change decomposition procedure, are used in order to evaluate their influence on economic growth. The use of panel data in the study allows for a detailed analysis of economic growth in a given economy and enables the search for general patterns that govern the process. The study is carried using a set of sixteen countries over the period 1995 - 2005.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2009, 1, 4; 333-369
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Empirical Comparison of Methods of Data Discretization in Learning Probabilistic Models
Porównanie metod dyskretyzacji danych w uczeniu modeli probabilistycznych
Autorzy:
Wójciak, M.
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88392.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
dyskretyzacja
zmienne typu ciągłego
modele probabilistyczne
sieci Bayesa
klasyfikacja
discretization
continuous feature
probabilistic models
Bayesian networks
classification
Opis:
Very often statistical method or machine learning algorithms can handle discrete attributes only. And that is why discretization of numerical data is an important part of the pre–processing. This paper presents the results of the problem of data discretization in learning quantitative part of probabilistic models. Four data sets taken from UCI Machine Learning Repository were used to learn the quantitative part of the Bayesian networks. The continuous variables were discretized using two supervised and two unsupervised discretization methods. The main goal of this paper was to study whether method of data discretization in given data set has an influence on model’s reliability. The accuracy was defined as the percentage of correctly classified records.
Bardzo często algorytmy uczenia maszynowego nie są przystosowane do korzystania ze zmiennych ciągłych. Z tego powodu dyskretyzacja danych jest istotną częścią wstępnego przetwarzania. W artykule przedstawiono wyniki prac nad problemem dyskretyzacji danych w uczeniu modeli probabilistycznych. Cztery zestawy danych pobrane z repozytorium uczenia maszynowego UCI zostały wykorzystane do nauczenia parametrów ilościowej części sieci bayesowskich. Występujące w wybranych zbiorach zmienne ciągłe były dyskretyzowane przy użyciu dwóch metod nadzorowanych i dwóch nienadzorowanych. Głównym celem tego artykułu było zbadanie, czy metoda dyskretyzacji danych w danym zbiorze ma wpływ na niezawodność modelu. Dokładność metod była definiowana jako odsetek poprawnie sklasyfikowanych rekordów.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 177-192
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Empirical Evaluation of Methods of Filling the Missing Data in Learning Probabilistic Models
Porównanie metod uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych
Autorzy:
Falkowski, A. A.
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88374.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
dane brakujące
model probabilistyczny
sieci Bayesa
klasyfikacja
missing data
probabilistic models
Bayesian networks
classification
Opis:
Missing data is a common problem in statistical analysis and most practical databases contain missing values of some of their attributes. Missing data can appear for many reasons. However, regardless of the reason for the missing values, even a small percent of missing data can cause serious problems with analysis reducing the statistical power of a study and leading to draw wrong conclusions. In this paper the results of handling missing observations in learning probabilistic models were presented. Two data sets taken from UCI Machine Learning Repository were used to learn the quantitative part of the Bayesian networks. To provide the opportunity to compare selected data sets did not contain any missing values. For each model data sets with variety of levels of missing values were artificially generated. The main goal of this paper was to examine whether omitting observations has an influence on model’s reliability. The accuracy was defined as the percentage of correctly classified records and has been compared to the results obtained in the data set not containing missing values.
Brakujące dane są częstym problemem w analizie statystycznej, a większość baz danych zawiera brakujące wartości niektórych z ich atrybutów. Brakujące dane mogą pojawiać się z wielu powodów. Jednak bez względu na przyczynę brakujących wartości nawet ich niewielki procent może spowodować poważne problemy z analizą, zmniejszając siłę statystyczną badania i prowadząc do wyciągnięcia błędnych wniosków. W artykule przedstawiono wyniki uzupełniania danych brakujących w uczeniu modeli probabilistycznych. Dwa zestawy danych pobrane z repozytorium uczenia maszynowego UCI posłużyły do wytrenowania ilościowej części sieci bayesowskich. Aby zapewnić możliwość porównania wybrane zbiory danych nie zawierały żadnych brakujących wartości. Dla każdego modelu zbiory danych z różnymi poziomami brakujących wartości zostały sztucznie wygenerowane. Głównym celem tego artykułu było zbadanie, czy braki w obserwacjach mają wpływ na niezawodność modelu. Dokładność została zdefiniowana jako procent poprawnie zaklasyfikowanych rekordów i została porównana z wynikami uzyskanymi w zbiorze danych niezawierającym brakujących wartości.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2018, 14; 55-67
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting the Polish Inflation Using Bayesian VAR Models with Seasonality
Autorzy:
Stelmasiak, Damian
Szafrański, Grzegorz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076506.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian shrinkage
VAR models
seasonality
forecasting inflation
density-based scores
Opis:
Bayesian VAR (BVAR) models offer a practical solution to the parameter proliferation concerns as they allow to introduce a priori information on seasonality and persistence of inflation in a multivariate framework. We investigate alternative prior specifications in the case of time series with a clear seasonal pattern. In the empirical part we forecast the monthly headline inflation in the Polish economy over the period 2011-2014 employing two popular BVAR frameworks: a steady-state reduced-form BVAR and just-identified structural BVAR model. To evaluate the forecast performance we use the pseudo realtime vintages of timely information from consumer and financial markets. We compare different models in terms of both point and density forecasts. Using formal testing procedure for density-based scores we provide the empirical evidence of superiority of the steady-state BVAR specifications with tight seasonal priors.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 1; 21-42
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Growth curve functions in modeling the thin-layer drying of corn
Krzywe wzrostu w modelowaniu procesu suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie
Autorzy:
Siatkowski, M.
Weres, J.
Kujawa, S.
Szabelska, A.
Zyprych, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/287022.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
Tematy:
Informacyjne Kryterium Akaike
bayesowskie kryterium informacyjne Schwarza
krzywe wzrostu
kukurydza
modelowanie
Akaike Information Criterion
Bayesian Information Criterion
growth curve models
corn
modeling
R package
Opis:
Modeling the thin-layer drying process for corn is described using 37 growth curve functions. The most effective functions were qualified by the application of Akaike Information Criterion and Bayesian Information Criterion. Both criteria showed that the thin-layer drying process for corn was best described by the baroreflex five-parameter function.
Modelowanie procesu suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie zostało opisane przy użyciu 37 krzywych wzrostu. Najlepiej dopasowane krzywe zostały wyłonione w oparciu o Informacyjne Kryterium Akaike oraz Bayesowkie Kryterium Informacyjne Schwarza. Oba współczynniki pokazały, iż proces suszenia kukurydzy w cienkiej warstwie najlepiej odwzorowuje pięcioparametrowa krzywa baroreflex.
Źródło:
Inżynieria Rolnicza; 2010, R. 14, nr 6, 6; 89-95
1429-7264
Pojawia się w:
Inżynieria Rolnicza
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Hybrid MSV-MGARCH Models - General Remarks and the GMSF-SBEKK Specification
Autorzy:
Osiewalski, Jacek
Osiewalski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2076468.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Bayesian econometrics
multivariate volatility models
MGARCH processes
MSV processes
financial markets
commodity markets
Opis:
The first so-called hybrid MSV-MGARCH models were characterized by the conditional covariance matrix that was a product of a univariate latent process and a matrix with a simple MGARCH structure (Engle’s DCC or scalar BEKK). The aim was to parsimoniously describe volatility of a large group of assets. The proposed hybrid models, similarly as pure MSV specifications (and other models based on latent processes), required the Bayesian approach equipped with efficient MCMC simulation tools. The numerical effort has payed – the hybrid models seem particularly useful due to their good fit and ability to jointly cope with large portfolios. In particular, the simplest hybrid, now called the MSF-SBEKK model, has been successfully used in many applications. However, one latent process may be insufficient in the case of a highly heterogeneous portfolio. Thus, in this study we discuss a general hybrid MSV-MGARCH model structure, showing its basic characteristics that explain greater flexibility of such hybrid structure with respect to the corresponding MGARCH class. From the empirical perspective, we advocate the GMSF-SBEKK specification, which uses as many latent processes as there are relatively homogeneous groups of assets. We present full Bayesian inference for such models, with the use of an efficient MCMC simulation strategy. The approach is used to jointly model volatility on very different markets. Joint modelling is formally compared to individual modelling of volatility on each market.
Źródło:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics; 2016, 4; 241-271
2080-0886
2080-119X
Pojawia się w:
Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Modeling dynamical systems by means of dynamic Bayesian networks
Modelowanie systemów dynamicznych przy użyciu dynamicznych sieci Bayesowskich
Autorzy:
Łupińska-Dubicka, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/341171.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
sieci bayesowskie
zależości temporalne
modele dynamiczne
dynamiczne sieci bayesowskie
Bayesian networks
temporal dependencies
dynamical models
dynamic Bayesian networks
Opis:
Bayesian networks (BNs) are powerful tools for modeling complex problems involving uncertain knowledge. They have been employed in practice in a variety of fields. Their extension to time-dependent domains, dynamic Bayesian networks (DBNs) allow to monitor and update the system as time procedes and predict further behavior of the system. Most practical uses of DBNs involve temporal influences of the first order, i.e., influences between neighboring time steps. This choice is a convenient approximation influenced by the existence of efficient algorithms for first order models and limitations of available tools. This paper presents how to create higher order dynamic Bayesian networks and shows that introducing higher order influences can improve the accuracy of the model. To introduce the formalism to the readers, it describes a hypothetical simplified model based on a DBN.
Sieci Bayesowskie (Bayesian networks, BNs) są popularnym narzędziem do reprezentacji wiedzy w warunkach niepewnosci. Znalazły praktyczne zastosowanie w wielu dziedzinach. Ich rozszerzenie o domenę czasową dynamiczne sieci bayesowskie (dynamic Bayesian networks, DBNs) umozliwiają monitorowanie oraz aktualizację systemów zmieniających się wraz z upływem czasu, a takze predykcję przyszłego stanu takiego systemu. Większość praktycznych zastosowań dynamicznych sieci Bayesowskich bierze pod uwagę tylko zależności pierwszego rzędu, to znaczy, że bieżący stan systemu zale ży tylko od jego stanu w bezpośrednio poprzedzającym go kroku czasowym. Takie założenie jest uproszczeniem, wynikającym najprawdopodobniej z braku efektywnych narzędzi zdolnych obsłużyć modele wyższych rzędów. Niniejszy artykuł przedstawia na przykładzie sposób w jakim tworzy się modele wyższych rzędów oraz pokazuje, wpływy wyższych rzędów mogą zwiększyc jakość modelu.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka; 2012, 9; 77-92
1644-0331
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Wyświetlanie 1-15 z 29

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies