Read e-book online A Bayesian method for identifying independent sources of PDF

By Zhang F., Mallick B., Weng Z.

A Bayesian blind resource separation (BSS) set of rules is proposed during this paper to get well autonomous assets from saw multivariate spatial styles. As a favourite mechanism, Gaussian mix version is followed to symbolize the assets for statistical description and computer studying. within the context of linear latent variable BSS version, a few conjugate priors are included into the hyperparameters estimation of combining matrix. The proposed set of rules then approximates the complete posteriors over version constitution and resource parameters in an analytical demeanour in response to variational Bayesian remedy. Experimental reviews exhibit that this Bayesian resource separation set of rules is acceptable for systematic spatial trend research through modeling arbitrary resources and establish their results on excessive dimensional dimension facts. The pointed out styles will function analysis aids for gaining perception into the character of actual approach for the aptitude use of statistical qc.

Show description

Read Online or Download A Bayesian method for identifying independent sources of non-random spatial patterns PDF

Similar probability books

Download PDF by A. A. Sveshnikov: Problems in Probability Theory, Mathematical Statistics and

Nearly 1,000 difficulties — with solutions and recommendations incorporated in the back of the booklet — illustrate such issues as random occasions, random variables, restrict theorems, Markov methods, and masses extra.

Get Fundamentals of Queueing Theory (4th Edition) (Wiley Series PDF

]Praise for the 3rd Edition

"This is without doubt one of the top books to be had. Its first-class organizational constitution permits quickly connection with particular types and its transparent presentation . . . solidifies the knowledge of the options being provided. "
--IIE Transactions on Operations Engineering

Thoroughly revised and improved to mirror the newest advancements within the box, basics of Queueing concept, Fourth version maintains to provide the fundamental statistical rules which are essential to examine the probabilistic nature of queues. instead of offering a slim specialise in the topic, this replace illustrates the wide-reaching, primary innovations in queueing thought and its purposes to diversified components reminiscent of computing device technological know-how, engineering, company, and operations research.

This replace takes a numerical method of knowing and making possible estimations in relation to queues, with a entire define of easy and extra complicated queueing types. Newly featured themes of the Fourth version include:
• Retrial queues
• Approximations for queueing networks
• Numerical inversion of transforms
• picking the precise variety of servers to stability caliber and value of service

Each bankruptcy offers a self-contained presentation of key techniques and formulae, permitting readers to paintings with each one part independently, whereas a precis desk on the finish of the publication outlines the categories of queues which have been mentioned and their effects. furthermore, new appendices were further, discussing transforms and producing capabilities in addition to the basics of differential and distinction equations. New examples at the moment are incorporated in addition to difficulties that contain QtsPlus software program, that's freely to be had through the book's similar internet site.

With its available variety and wealth of real-world examples, basics of Queueing thought, Fourth variation is a perfect publication for classes on queueing concept on the upper-undergraduate and graduate degrees. it's also a important source for researchers and practitioners who research congestion within the fields of telecommunications, transportation, aviation, and administration technology.

Interest rate models: theory and practice by Damiano Brigo PDF

Rate of interest versions thought and perform In imposing mathematical versions for pricing rate of interest derivatives one has to deal with a couple of useful concerns akin to the alternative of a passable version, the calibration to marketplace facts, the implementation of effective workouts, and so forth. This e-book goals either at explaining conscientiously how types paintings in idea and at suggesting how one can enforce them for concrete pricing.

Extra info for A Bayesian method for identifying independent sources of non-random spatial patterns

Sample text

B − c) + (a − d) Ñ Ø ÞÙ a(b − d) + d(a − c) . (b − d) + (a − c) ¿º¾º Ï ÒÒ × a ÙÒ d Ò Ö Ð Ò Ð Ò Ò¸ ×Ø Ä ×ÙÒ Ð ¸ Ñ Ø Ñ ÍÒØ Ö× ¸ ×× c ÙÒ d Ö ÊÓÐÐ Ò Ò ÐÐ Ò Ì ÖÑ Ò ÚÓÒ ¿º½ Ú ÖØ Ù× Òº Ö Ï ÖØ × ËÔ Ð× Û Ö Ñ Ø ÞÙ a(b − c) + c(a − d) . (b − c) + (a − d) ×× × ÎÓÖ Ò×Û × Û Ö Ð Ò Ö Ø Ò Ï ÖØ × ËÔ Ð× Ö Ø¸ ×Ø Ñ ÐÐ ½ ÙÒ ¾ Ú ÐÐ Ð Ö¸ Ñ Ö ØØ Ò ÐÐ Ó Û Ò Ö Ó Ò× Ð º Å Ò ÒÒ Ò ÐÐ ¿ ÖÔÖ Ò¸ Ò Ñ Ñ Ò ÙÒØ Ö×٠ظ Ó Ò Ö Ö ËÔ Ð Ö × Ò Ò ÖÛ ÖØ Ø Ò Û ÒÒ ÙÖ Û Ò ÚÓÒ Ö ÚÓÖ × Ð Ò Ò Ð Û Ø×¹ Ð Ú Ö ×× ÖÒ ÒÒº × ÖÛ ×Ø × Ð× ÙÒÑ Ð º ÁÑ ÐÐ Ñ Ò × ËÔ Ð× Ñ Ø Ö × Ò Û Ö¸ ×× a ´ º º Ò × Ñ ÐÐ ¾¼¼µ ÙÒ b ´ º º ½¼¼µ Ù Ö Ð Ò ÓÒ Ð Ð Òº Ù× Ò ÓÖÑ ÐÒ Ò ¿º½ ÓÐ ÖÒ Û Ö¸ ×× ´ Ð×Ó µ Ð× Å Ò Ñ Ü¹ËØÖ Ø Ö×Ø ËÔ ÐØ ´ º º 7 Û ÐÒ ½¼¼ ÃÖÓÒ Ò Ò Ò ÍÑ× Ð ÞÙ Ð Òµ Ñ Ø Ï Ö× ÒÐ Ø 12 ÑÙ×׸ ÙÒ Ò Ö ËÔ ÐØ ´¾¼¼ ÃÖÓÒ Ò Ò Ò ÍÑ× Ð µ Ñ Ø Ö Ö Ò 5 Ï Ö× ÒÐ Ø 12 º Ï ÒÒ Ù Ö × Ò Ö Å Ü Ñ Ò¹ËØÖ Ø ÓРظ Û Ö × Ò ÖÛ ÖØ Ø Ö Û ÒÒ E[X] = 200 · 250 − 150 · 350 25 a(b − d) + d(a − c) = = − , (b − d) + (a − c) 250 + 350 6 º º Ò ÖÛ ÖØ Ø Ö Î ÖÐÙ×Ø ÚÓÒ ÃÖÓÒ Ò ÙÒ ½ Ö º Ø Ù Ö Ñ Ï ÒÒ Ò ØÖ Ñ ÍÑ× Ð ÒØ×ÔÖ Ò Ñ ¹ Ò Ö Å Ò Ñ Ü¹ËØÖ Ø Û Ð ´Û × Ø Øµ¸ ×Ô ÐØ × Ò ÊÓÐÐ Ö Ò Ö¹ Û ÖØ Ø Ò Û ÒÒ ÚÓÒ Ö ¸ Û Ð Ò ØÖ Ö Ö Ø Ï ÒÒ Ö ½¼¼ ÃÖÓÒ Ò Ö Ø¸ Û Ö × Ò ÖÛ ÖØ Ø Ö Û ÒÒ E[X] = Û ÖÒ · 100 + 5 12 · (−150) = − 25 ≈ −4,17 ÃÖÓÒ Ò, 6 Ï Ð ÚÓÒ ¾¼¼ ÃÖÓÒ Ò Ñ ÙÖ × Ò ØØ E[X] = 7 12 · (−150) + 5 12 · 200 = − 25 ≈ −4,17 ÃÖÓÒ Ò 6 غ½ Ö ½ Ï × Û × × Ò 7 12 Ö Ñ ÒÒ ÖÐ Òº Ò Ù× Ò Ñ ÍÑ× Ð Ç Ö Ñ Ø×Ô Ò ÐØ × Û ÐÐ Ï × Ö Ò × Ñ Ù× ×Ø Ù ÖÐ Ò ÐÐ Û ÐØ Ö Ò Ò Ø Ò ÙÒ ¿º¾ ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Ð Ñ Ø Ñ Â ØÞØ Ò × Ò Û Ö ÚÓÒ À Ò Å Ø Ñ Ø Ø Ø ÖÛ × Ò Ù Ò ÐÝ× ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Ð Ð ÖÒظ Û ÐÒ ×ÓÐÐØ Òº Ð × Ò × ÖÒ Ò Ø Ðغ Ö Ò¸ ×Ó Ã Ô Þ Ø Ø Û Ö ÙÖ ÚÓÒ ËÔ Ö ËÔ Ð × Ð Ò Þ ÒØ Ø Ö ÓÐ ËÔ Ø Ò ×× Ö Ï ÐÐ × Û Ò ÞÙÖ (2 × 2) (3 × 3) Ð ×× Ò Ñ Ò× ÓÒ ÙÒ Ñ× ´½ Ò Û Ð Ö ÖÐ ×× Ò Û Ö × Ò ¸ ÓÖØ Ö ÙÒ Ù × ØÞظ × Ò ÓÑÔÙØ Ö Ù×Þ Ö Ï ÐØ Ö Ð Ö ×ÓÐÐØ Ò ÚÓÖ¹ ½ ¸ ÚÓÖ Ù× Ò Û Ö µ¸ × Ö ØØ Ò Ò Ö ÒÙÒ Ò Ù ¹ ÒÙÖ Û Ø×Ð ÒØ× Ð Ð Ö × Ö Ø ×Ø Ò Ë × Ö Ò Ò Ò ÐÒ º Ù ×ØÐ Ö Ð ÖÙÒ Ð Ù ÞÙ ËÔ Þ ÐÐ Ñ Ø À Ð Ò Ö ×Ó ÔÖÓ Ð Ñ ¸ × ÇÛ Ò ´¾¼¼½µº ½ ÁÒ Ù ÒÓØ ¾¾ Ù Ë Ø Ò ÖØ Û Ö Ò¸ ÐÐ Ö Ò × × Ò Ò Ñ Ø ¸ ÒÒ Ò¸ Ò¸ Û Ð ¸ Ë Ð Ò Ò ËØÖ ¹ Ð Ù Ò ¹ × × ËÔ Ö Ñ Ò × Ò º Ò Û Ö ÙÒ× Ò Ö ÓÐ ×× × ÞÛ ÙÒ× ¹ Ö ¸ Ò ÙÒ Ö Ò Ø ×Ó Û ¹ËÔ Ò Ö Ò¸ Ö×Ø Ò Ö ×× Ò ×× Ò¸ Û × × Û Ð Ë Û ÖÞ × ×Ô × Ñ ËÔ Ð ÐØ ¸ Ë Ò Ò´ غ Ò Ù Ö × Ö ÒÞ Ò ×× × Ê ×ÙÐØ Ø Û ¹ËÔ Òµ Ù Ñ Ø Ï ×¹ Ò ÒÅ ¸ Ö ÐÒ Ò¸ Û ¹ËÔ Ð Ö¹ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Ð ÙÑ ÓÖÑÙÐ ÖØ Û Ö Ð Ö¹ Ð ¹ Ù Ö Ò Ö ¸ ÇÔØ Ñ ÖÙÒ ×¹ ×× Ï ØØ Ò Ø × Ê ¹ Ð× Ú Ö× Ù Ö Ò Ò ÒÒØ Ò Ë ÑÔÐ ÜÑ Ø Ó × Ð Ð ÖÒ ¹ Ô ÖØ Ø ´ÙÒ Ò Ò ËØ ÐÐÙÒ Ö Ð× Ó Ò Ö׺ Ë × ØÞØ ÒØ×Ø Ò ÒÒ ×Ø Ò ËÔ × Ù Ù׸ Ð Ö¹ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Ö Ò Ò Ð ×Ø Ö ÒÒ Òº Ù×ÞÙ× Ð Ñ Ò ÞÙÒ ×Ø ÒÞ ÙÒ Ò Ð × ÚÓÒ Ï × Ò Ø Ö ÒÔ ××ÙÒ Û Ö ××Ô Ö Ö Ò Ò Òµº Ë Ð ×Ø ÒÙÒ ×ÞÙ Ø Ò ÚÓÒ Ï Ò Ù ×× Ò Ñ ×× Ò¸ ÙÒ ½ Ð Ö × Ñ ËÔ Ò Ò ÖÓ ¸ Û Ð Ö¹ ÃÐ ×¹ ÒÒ Òº Ö×Ø Ò ÖØ Ò ÃÐ ×× Ö Ö Ù Ï ØØ Ò ¹ËÔ Ò¸ Ò Ö× ÞÙ Ò ØÖ ×Ó ÙÑ ÓÖÑÙÐ Ø×¹ ÙÒ Ñ Ë Û ÖÞ × Ö Ñ ÙÒ Ô ×× Òº Ë º ÙÒØ Ö Ã ÒÒØÒ × ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô × Ù Ð Û Ö ÒÞØ Ö ËÔ × Ò Ö× ÚÓÖÞÙÒ ÓÖ Ò Ø¸ Ö È ÖØ Ì Ø Ñ Ò Û Ö Û Ö ¸ Ò × ÒÞ ×Ó Ò Ö Ø Ö ¸ ÙÒ Ø ÓÒ ×× Ò Ð Ò Ò ÎÓÖ Ù×× ØÞÙÒ Ò ÒØ× ÐÐ Ò ËÔ Ò ÒÒØ º Ö¸ Ò Ò Û Ö Ò × × ÖØ ÞÙ Ñ Ø Ø¸ ×Ó × Ö Ò ×× ÝÒ Ñ × ÚÓÒ × ÐÐ× × Ñ Ë ÒÒ ÞÙÖ Ó Ù ÒÒ Ø × Ö × ÕÙ ÒØ × × Ñ Ø ÓÐ ÙÒ Ð Ø¸ Ò Ø Ö ÓÖØ× Ö Ð Ú Ò Ò Ø Ò Ö Ö Ò Ò Ñ ×× Ò¸ Ó Ò Ò Ò× Ö Ò ÙÒ × Ò Ñ Ø Ñ ÒÒ ÒÞ ×Ø Ò ËÔ Ð Ö × Æ Ð Ò ÖÙ Ò Ò ÑÑ Ö Û ½ Ö × Ò ØØ Û Ö × ØÞظ Ö×Ø ÐÐØ Ñ Ò Ò • Ó Ò Ù× Ú Ö×Ø Ò Ð ¸ Û ÒÒ Ñ Ò ÚÓÑ Ð Ð Ö ÒÙÖ Ð Ö Ö Ö Ò ÃÐ ×× ÙÒ Å ØÖ Þ Ò × Ò ÖÓ Ö ÙÒ ×× Ö ØØ Ò ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Û Ö Ð ½ Ø Û Ö º ÒØ× × ÞÙ ÖÐ ÙÒ ×× Ö ØØ Ò (3 × 2) Ñ Ò× ÓÒ Ò × Ù× ¿º¾ ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô × Ö ÖÓ º ÁÑ Ò ×Ø Ò ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Þ Ò ×ØÓ ÒÒ Ö Ò Ö ÒØ× Û Ö ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Ð ÓÑÔÙØ ÖÔÖÓ Ö ÑÑ Ò ÐÐÞÙ Ò Ø ËÔ Ö Ö Ò ÒÒº Û Ö × Ö ¾ ¿ ËÔ ÐØ ÓÖ ËÔÖ Ò Ö Ò Ò Û Ö Ê Ö Ò Ò ÌÝÔ× ÒÒ Ò Ò Ù×Þ Ö Ò Ö Ù×Þ ÒÒ¸ Ë Ö Ù×Þ ÒÞ Ò ÐÙÒ Ö Ò ×× ½ Ò ÚÓÒ ÒÒ Ñ Ò Ø Ò Ö Ñ Ð ÒÓÖ ÒÙÒ Ø Ï ÒÞ ÒÞ Û Ö Ò¸ Ö ¹ Ò ÒÙÒ ×Þ ÒÒ Ë Û ÖÞ ÚÓÖÒ Ð× ËØÖ Ø Ù Ö Ð Ñ Ò¸ ×Ó Ò ÓÐ Ò¹ Ù º Ë ØÞØ ËÔÖ Ò Ö Ù º Ò Ñ Ð Ñ Ø ×× Ò Ð ×غ ÒÞ Ê Ö ËÔ ÐØ Ò Ö Ð 1010 20 Ð Ñ ÒØ ÖØ ÖÛ × 10 Ð 80 Ó Ö Ð Û ÖÞÙ¹ Ò Ë Ò Ñ Ð Ø ÓÒ Ò Ö Ñ Ð Ò Ð Ö Ö ÖÓ Ò ÖÓ Öµ Æ Ù × Ö ËØ Ð¹ Ù×Û Ð Ð¸ ×Ó ÒÒ Þº ÒÒØ Ò ÍÒ Ú Ö×ÙÑ Ú Ö Ð Ö Ò Ð Ò ØÞÙÒ ÞÙÖ × Ò Ð Ò ×Ø Ò Ö ½ Ò Ò Ò ÙÒ× ¹ ÙÒÚÓÖ×Ø ÐÐ ÖÛ Ö º Ò Ñ Ð ÒÞ 1020 ¸ ÙÒ ÖÑ Ö¸ Û ÖÓ Ò Ð Ò ËÔ Þ ÒÞ Ö Ð× ÒÙÖ Ö È ÖØ ×× ÖØ Ð× ´× Ö ËÔ ÐØ Ò 20 Ò Ù 20 Ò Ò ×Ø Öظ ÙÒØ Ö× Ó º Ö ÒÞ Ò Ð Ò ×Ø Ò× Ð Ö Ô ÖØ Ò Ö ÚÓÐÐ×Ø Ò ÞÙ Ò ËØ ÐÐÙÒ Ð Ò ËÔ Ð¹ ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Ü Ò ËÔ Ë × Ò Ò × Ñ Ò × ×ÓÐÙØ ÖÙÑ Ö Ù×Þ Ù× ½ ¸ ÙÒ ÒÞ × Ð× ÓÑÑ Ò ÐÐ Ò¸ Ò Ù ÛÓÐÐ Ò Û Ö Ð Ò ÒÓÖÑ Ð ÚÓÒ Ñ Ò Ò Ð Ð Ñ Ø Û Ö Ö ÒÒ ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Ü Ö Ö Òº × Ð ÑÑ Ö ÒÒ Ò × Û Ö Ð Ö Ò × Ø Ò ÒØÛÓÖØÞ × Ö Ø¸ ÒÓ Ò Ð ¸ Û × Û Ñ Ø ËØÖ Ø Ö ËØ ÐÐÙÒ ¸ Òº Ð Ö Ð ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Ü Û Ö Ô ÖØ × Ö ÐÐ Ö º ÒÙÒ ×Þ × ÚÓÒ Ï ¸ ×Ô ×ÓÐ Ò Ò ×Ø ËØ ÐÐÙÒ Ù Ø ÓÒ ÒÞ × Û Ö Ò¸ ÙÒ ÐÐ Ö Û Ù Ð × ØÞظ ×Ô Ò Ð× Â ØÞØ Ð ×× Ò Û Ö Ö Ö º ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Ü Ö ½ ¸ Û × ÙÒ× Ù × ÐÑ Ù ÖÒ Ö ËÔ Þ ÚÓÒ Ï ËÔ ÐØ Ò × Ö Ò º ÒÙÒ ×Þ Ö ×× Ò ººº Ø Ö Ñ Ø ÒÙÒ ×ÞÙ Ö Ö ÙÒ Ò ËÔ Ö Ò Ò ÒØÛÓÖØÞ Ù Ö Ò ×Ø ØØ ÙØ Ò Ö×Ø ÐÐغ Ò Ð ×× Ò Ï ÒÒ Ï Ø Ð ×× Ò Ò Ñ Ò ÛÓÐÐ Ò ×Ø ØØ ×Ó Û ÞÙ × Ö ¾¼ Ú Ö× Ö × Ø ÙÒØ Ö× Ï ÒÒ Ï Ï Ò ½ Ö Ø ¾¼ Ú Ö× ÒØÛÓÖØ ÙÒØ Ö Ò Ö Ö ×× ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Ü Ü ×× Û Ö × ÙÒ ÙÒ Ù׸ Ù×Þ Ø Ë Û ÖÞ × ¿ ÚÓÒ ÖÙÒ ×Û ÖØ Ò º Ò ¹ × ×Ø Ò Û Ö Ð × Ö ÖÓ Ð 2020 = 104 857 600 000 000 000 000 000 000º Ï Ö Ò Ñ Ò Ö Ò¸ ×× ËÔ Ð Ö ×Ó Ò ÒÒØ ¼¹ Ù ¹Ê Ð Ø Ò¸ × Ø¸ ×׸ Û ÒÒ ÒÒ Ö Ð ÚÓÒ ¼ Ò Ò ËØ Ò × Ð Ò ÙÒ Ò ÙÖ ÞÓ Ò ÛÙÖ ¸ È ÖØ ÒÒ Ñ Ø Ê Ñ × Ò Øº Ó Ö Ö ÒÞ Ð Ø Ñ Ø Ò Ö Ö ÒÓÖ ÒÙÒ ÚÓÒ ½¼ ¼¼¼ Òº ½ ÏÖÒ Ñ Ò Ö Ò¸ ×× Ï Ð × Ù × ÚÓÒ Ï Ò Ò Ö ×Ø ÑÑØ Ò ËØ ÐÐÙÒ ÒÙÖ Ò Ù Ù × Ö ËØ ÐÐÙÒ Ö٠ظ ÙÒ Ò Ø ÚÓÑ × Ö Ò ËÔ ÐÚ ÖÐ Ù Ò Ø¸ º º¸ ÙÖ Û Ð Û Ð Ë ØÙ Ø ÓÒ ÒØ×Ø Ò Ò ×غ Ä ×× Ò Û Ö Ù Ö Ñ ÞÙ¸ ×× Ï ÎÓÖ × Ø Ö × Ø Ø¸ Û Ö ÒÞ Ð Ö Ð Ò 20 Ö Å ØÖ Ü ×Ó ÖÓ ¸ ×× Ù Ò Ð Û 1010 Ñ Î Ö Ð ÞÙ Ú Ö× Û Ò Ò Ð Ò Ö× Òغ Ï Ö × Ñ Ø ÒÓ Ö Ö Ò Ð Ò × Ø Ò ÙÒ ÙÒØ Ö ÐØ Ò Ñ Ø ¸ Ñ ÑÔ ÐØ × Ò Ò Ö × ËØÙ ÙÑ Ö ×Ó Ò ÒÒØ Ò ÖÑ ÒÒ ÙÒ ¹ Ø ÓÒ¸ × Þº º Ö Ñ ² ËÔ Ò Ö ´½ ¼µ Ó Ö ÓÒÛ Ý ² ÙÝ ´½ µº ½ ¿º¾ ÆÙÐÐ×ÙÑÑ Ò×Ô Ð Ñ Ø Ñ Ö Ö Ò ÒØ× Ò Û Ö º 10 1020 ÞÙ 10 Ö× 80 ËØ ÐÐ Ò Û Ö ËÔ ÐØ Ò Û Ö Þ ×Ø Ñ Ø Ë ÒØ × Ò Ð Ô ÖØ Ö Ï Þ ×Ø ÖØ Ò Ï ÖØ × ØÞغ × ØÞØ Û ÃÓÑÔÐ ØÖ Òº Ö×Ø Øº × Ç×Ø Ï ×ص Ø Ú Ö ËÔ ÖÙÔÔ Ð ÖÛ Ò Ö Ö ËÔ Ò×µ Ö Ò Ú Ø ÓÒ Ò Ð × ÁÒ× × ÑØ Ð ÃÓÑ Ñ Ø ¾¼ Ø Ö Ø Ð Ö ÐÛ Ð Ö Ö × Ø Ö Ò × Ö ÆÓÖ Ò¸ Ò Ò Û Ö¸ Ö Ò¸ ¸ Ö ÞÙ ¾½ ÞÙ × Û Ñ ÒÐ Ò × Ë Ú Ñ Ò Û Ö ÆÓÖ Ð × Ò ËÔ Ë Ð Ò Ö ËÔ ÐÑ Ð ¹ Ø Ò × ØÞغ ×Ô Ð¸ Ò ËÔ Þ Û Ö Ò Ð ÐÑ × ÞÛ Ò ×Ð ÐÚ ÖÐ Ù µ ËÔ ¹ × ×× Ã ÖØ Ò ÐÛ Ö ÙÒ ×Û Òº × Ú Ò Ù×¹ ×ظ ÙÒ Ö Ò Ð Ð× Ú Ð× ÚÓÐÐ×Ø Ò ËÔ Ò Ò × Ò Ò Ã ÖØ Ò¸ Рص ÐÐ Ð Ò ×ÓÐÐ Òº Ö Ò¹ Ù×¹ ÒÒ Ò Û Ö Þ Ö Ò Ù× Ò Û ÒÒ Ò Ù× × × ËÔ Ë ÖØ ´ ÖÓ ÚÓÒ Ë ×Ø Û Ö Ö ×Ô Ö¹ Ù×¹ Ð × Ò Ò Ð ÖÒ Ð Ö Ò Ò Ò ÒÞ ÐÒ Ò ËÔ Ë ËÔ Ò ×Ð ÒÒ Ò Ø Ò Ó Ò × Ò Ø ÓÒ Ð ÖÖ ´ÆÓÖ Ð× ´ÞÙÑ Ò × Ò ÙÒ Ò × È Ö Ã ÒÒØÒ × ËÔ × Ö ËÔ Ù× × ËÔ Ö¸ +1 Ò × Ö Ë Û ÖÞµ Ø Ò È ×× Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ò ´ × ÑØ Ï × Ö Ö Ð Ð× ÞÛ Ö Ò ËÔ Û ÒÒ Ö × Û Ò ×ÓÐÐ Ò Ú Ö×Ù ÖØ µ ËÔ Òظ Û ËÔ ÐØ Ò × Ø ÓÒ Ò¸ ÒÞ Ö Ò¸ Ö ´ Ô Ö ¾¼ Ð Ö × Ò Ø −1 ´ÚÓÒ ÞÛ ÚÓÐÐ×Ø Ò Ö Ö ×× ÖØ ÙÒ ×Ø ´Ò Ø¹Ö Ò ÓÑ × Ñ Ø Ö ÈÖÓ Ð Ñ × ×ظ Ð Ö Ñ Î Ö Ð ÚÓÒ ÚÓÒ Æ ÙÑ ÒÒ× Å Ò Ñ Ü¹Ë ØÞ ÛÓ Ð Ö Ù Ð Ò ÙÒ Ð Ñ ÒØ ÖÒ¸ • и Ò ×Ø ÐÐÙÒ × ÐÙ×× ÓÐ Ò ÖÓ ¿ Ð ÚÓÒ ËÔ ÐØ Ò Ò ÙÒ× Ö Ö Ò Ø ÓÒ ÚÓÒ Ò ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Üº Å Ø À Ð ×× Ë Ö ÒÞ Ö Òµ¸ Ó Ò × × Ò Ð ÃÓÑ Û Ö Ö Ò Ö ´ÙÒ ÒØ× × × Ò Ð ÚÓÒ Ë Û ÖÞ ¸ ¸ ÛÓ 0 µ¸ Ò Òº Ø Ð×ØÖ Ø ÖÓ ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Üº Â Ë Ö ÖÐ ÙÒ ×× Ö ØØ Ò Ò ¹ ÐÐ ÞÙ¹ × ËØÖÓ Ñ ÒÒ׸ Ö × Ø Ø Òº ×Ø Ð Ö ÆÓÖ Ø Ò¸ Ò Ø Øº ËÔ Ù× ÙÒ Ð¹ Ò Ö Ë º Û Ö Ð× Ë ¸ Ò×Ó Û Ò Ö ËÔ Ð ¸ ÒÒ ËÔ Ð Ö ÐØ ÖÒ Ö Ò Ö ×Ô Ð Ò¸ ÛÓ ÚÓÐÐ×Ø Ò ÁÒ ÓÖÑ Ø ÓÒ Ö Ò × Ö Ò ËÔ ÐÚ ÖÐ Ù ÒÙØÞØ Û Ö Ò ÒÒ¸ ÒÒ ÐØ ÖÒ Ø Ú ´ÙÒ Ò Û ×× Ö À Ò× Ø Ø Ú Öµ Ñ Ø Ò Ñ ×Ó Ò ÒÒØ Ò ËÔ Ð ÙÑ ×Ø ØØ Ò Ö Ù×Þ ÐÙÒ ×Ñ ØÖ Ü Ò ÐÝ× ÖØ Û Ö Òº Ù× Ò Ö ×ÓÐ Ò Ò ÐÝ× ÓРظ ×× Ë ÒØÛ Ö Ò Ï ÖØ +1¸ 0 Ó Ö −1 × ØÞظ Ð×Ó ÒÒ ÖÓ Ò Ò Ï ÖØ ÞÛ × Ò ÒÒ Ñ Ò ÒÒ ´× ÒÑÓÖ ¸ ½ ¾µº ÁÑ Ö Ò ÒÒ Ñ Ð ËØ ÐÐÙÒ Ñ Ø Ò Ö × Ö Ö Ð Ò Û ÖØ Ø Û Ö Òº Ñ Ö Ò×Û ÖØ ÖÛ × Ø × Ò Ò Ñ Ø Ñ Ø × Ò Û × Ö¸ ×× Ö Ï ÖØ Ö Ù× Ò ××Ø ÐÐÙÒ Ñ Ò ×Ø Ò× ¼ ×ظ º º ×× Ï Ô Ö Ø Ñ ËÔ Ð Ñ Ò ×¹ Ø Ò× Ò Ê Ñ × ÖÖ Ò ÒÒ Ó ÛÓ Ð ÖÓ Ñ ×Ø Ö¸ Ñ Ø Ò Ò Ö Ö ×ÔÖÓ¹ Ò ¸ × Ð× Ó Ò× ØÐ Ò× ØÞ Òº Ï Ø×ÓÒ ´½ µ Ø × ÁÒØ Ö ×× Ò × Ö Ö ×Ø ÐÐÙÒ ÒÓ Ú Ö×Ø Ö Ø¸ Ò Ñ Ö ÙÔØ Ø¸ ×× Ö Ï ÖØ Ò Ù ¼ × Ò ÑÙ×׺ ¾½ Ò Ù× Ò ×Ð ×Ø Ò Î ÖØ ÐÙÒ Ö ¾ à ÖØ Ò Ù À Ò ¸ ÛÓ 52!

12 Ö Ù × ÒÓ Ò Ø Ù×Ö Ø¸ ÙÑ × ËÔ Ð ÚÓÐÐ×Ø Ò ÞÙ ×Ô Þ Þ Ö Ò¸ ÙÒ ×× Û Ö Ò Î ÖØ ÐÙÒ Ö Ò Ò Ñ ×× Ò¸ Û Ð × ÌÓÖ Ö Ì ÐÒ Ñ Ö ÞÙ ÒÒ Ù×Û Ðغ Ù× Ñ Ð Û Ò Ð × Ì ÐÒ Ñ Ö× ÒÒ × Ó Ð× ×Ø ØÖ Ø Ø Û Ö Ò¸ ÒÒ Ö Û ¸ Û × Ö Û ÐØ Ø¸ ÙÒ × ×Ø ÙÒ Ò ÚÓÒ¸ ÛÓ Ö ËÔÓÖØÛ Ò ×Ø Øºµ × Ö Ò ×¸ ×× × Ö Þ Ò ÒÛÖ ÌÓÖ Ñ Ø L1 ¸ L2 ÙÒ L3 ÙÒ ËÔÓÖØÛ Ò ÒØ Ö Ñ ÌÓÖ Li Ò Ø¸ Ñ Ø Ai ´ Ö i = 1, 2, 3µº Æ Ñ Ò Û Ö ×× Ö ÅÓ Ö ØÓÖ ØÞØ Ò¸ ×× Ö Ì ÐÒ Ñ Ö × ÌÓÖ L1 Û ÐØ Ø¸ ÙÒ Ö Ù Ò × ÌÓÖ L2 Ò Ø ´ÛÓ × ¸ ÒØ×ÔÖ Ò Ö ËÔ ÐÖ ÐÒ¸ Ò Ò Øµ Ö Ò ÐÐ ÒÒ Ò Ò ÐÓ Ò ÐØ Û Ö Ò¸ Û Û Ö Ð × Ò Û Ö Òº  ØÞØ Û ×× Ò Û Ö¸ ×× × Ö ËÔÓÖØÛ Ò ÒØ Ö Ñ ÌÓÖ L1 Ó Ö Ñ ÌÓÖ L3 Ò Ø¸ º º¸ ×× Ò × Ö Ö Ò ×× A1 ÙÒ A3 Ðغ Ï Ö ÛÓÐÐ Ò Ö Ò Ø Ï Ö× ÒÐ Ø Ö Ò Ò¸ ÙÒØ Ö Ö Ò ÙÒ ¸ ×× Ö ÅÓ Ö ØÓÖ × ÌÓÖ L2 Ò Ø Øº Þ Ò × Ð B Ð× × Ö Ò ×¸ ×× Ò Ø Øº Ï ÒÒ Ö ËÔÓÖØÛ Ò Û Ö Ð ÒØ Ö ÌÓÖ Ö ÅÓ Ö ØÓÖ ÌÓÖ L2 L1 ×Ø Ò Û Ö ¸ ØØ Ö ÅÓ Ö ØÓÖ Å Ð Ø¸ ÒØÛ Ö L2 Ó Ö L3 ÞÙ Ò Ò¸ ×Ó ×× P(B | A1 ) = 12 ×غ Ï ÒÒ Ö ËÔÓÖØÛ Ò Ó ÒØ Ö L3 ×Ø Ø¸ ×Ó Ñ ××Ø Ö L2 Ò Ò¸ Û × P(B | A3 ) = 1 ÙØ Øº Ï Ö ÒÒ Ò × Ó ØÙÒ Ò Ú Ö Ò Ô Ò ÙÒ Ö ÐØ Ò½ P(A3 | B) = P(B ∩ A3 ) P(B) P(B ∩ A3 ) P(B ∩ A1 ) + P(B ∩ A2 ) + P(B ∩ A3 ) P(A3 ) P(B | A3 ) = P(A1 ) P(B | A1 ) + P(A2 ) P(B | A2 ) + P(A3 ) P(B | A3 ) 1 ·1 2 = 1 1 31 = .

3 Ø 1 3 Ò ÒÓѹ ×× Û Ö ÓÒØÖÓÐÐ Ö Ò ÙÖ Æ Ö Ò Ò Û Ö Ë ÙÐ ÙÒ ÑØ ÀÓ ÒÙÒ Þº º Ö×ÓÚ ´½ µ ¾ ¾ Ö È Ö ÓÜ P(Y ′ = 2 Y | Y = 100) = 0 0+ 1 3 = 0. Ì Ø× Ð ×Ø × Ñ Ð ¸ Ö Ò Ð Ï Ð ÚÓÒ p ÞÛ × Ò ¼ ÙÒ ½ Ò Î ÖØ ÐÙÒ Ö X ÞÙ Ò Ò¸ ×Ó ×× P(Y ′ = 2 Y | Y = 100) = p Ðغ ´ Ð× ÙÒ ÒÒ Ñ Ò × ÙÔØÙÒ Û × Òµ × Ï Ð × ÅÓ ÐÐ Ó Ö Û Ð Î ÖØ ÐÙÒ ×ÓÐÐØ Ñ Ò Ö X Û Ð Ò Ö ÒÒ Ï Ö× ÒÐ Ø×Ø ÓÖ Ò Ø ÐÐ Ò ÒØÛÓÖØ Òº ËØ Øع ×× Ò Ñ ××Ø Ö ËÔ Ð× ÓÛ×Ø ÐÒ Ñ Ö Û ÒÒ Ñ Ò × × ËÔ Ð Ò Ï Ö ¹ Ð Ø ×Ô Ð Ò Û Ö × × Ð ×Ø ÞÙ Ò Å ÒÙÒ Ð Ò¸ Þº º Ñ Ø À Ð Ú ÒØÙ ÐÐ Ö Ò× Ø Ò Ò È×Ý ÓÐÓ × ÅÓ Ö ØÓÖ׺ Ö × Ò Ö Ï Ö×ÔÖÙ Ñ ÍÑ× Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÒØ×Ø Ø Ð×Ó ÙÖ ¹ Ö ÒØ×ÔÖ Ò Ò Ò Î ÖÑ × ÙÒ Ö Ö Y ′ = 2 Y ÙÒ Ï Ö× ÒРظ Û ÒÒ Þº º Y = 100 Ò ×ظ Ó Ö ÙÖ ÙÒ ÛÙ××Ø ´ Ö Ð× µ ÒÒ Ñ ¸ ×× Ï Ö× ÒÐ Ø Ò ÞÙ× Ñ¹ Ñ Ò ÐÐ Ò Ñ ×× Òº ÁÒ Ð ÙÒ ´¾º½ µ Ò Û Ö × Ò¸ ×× Ò Ï Ö× ÒÐ ¹ Ø Ò Ø Ø× Ð ÞÙ× ÑÑ Ò ÐÐ Ò ÒÒ Ò¸ Þº º Ö Î ÖØ ÐÙÒ 1 P(X = n) = 1000 Ñ Ø n = 1, 2, .

Download PDF sample

A Bayesian method for identifying independent sources of non-random spatial patterns by Zhang F., Mallick B., Weng Z.


by Joseph
4.2

Rated 4.57 of 5 – based on 4 votes