最大后验概率估计例题

在贝叶斯统计学中,“最大后验概率估计”是后验概率分布的众数。利用最大后验概率估计可以获得对实验数据中无法直接观察到的量的点估计。它与最大似然估计中的经典方法有密切关系,但是它使用了一个增广的优化目标,进一步考虑了被估计量

统计学中,MAP为最大后验概率(Maximum a posteriori)的缩写。估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系,但是它使用了一个增大的优化目标,这种方法将被估计量的先验分布融合到其中

3.7.2M元检测的最大后验概率准则46 3.7.3M元检测的最大似然检验准则46 本章小结48 思考题49 习题49 第4章确知信号的检测51 4.1高斯白噪声下二元确知信号的检测51 4.1.1接收机的结构形式51 4.1.2接收机的检测性能54 4.2三种

6.4编码信道模型 6.5最大后验概率译码与最大似然译码 6.6汉明距离与距离分布 6.7编码信道容量 6.8信道编码定理 习题解答 第7章线性分组码 7.1线性分组码与生成矩阵 7.2线性分组码与校验矩阵 7.3线性分组码的译码

习题四 第5章 估计理论 5.1 估计的基本概念 5.2 贝叶斯估计 5.2.1 最小均方估计 5.2.2 条件中位数估计 5.2.3 最大后验概率估计 5.3 最大似然估计 5.4 估计量的性能 5.4.1 性能指标 5.4.2 无偏估计量的性能

习题 计算机作业 实验 通信信道误码率分析 第7章估计理论 7.1估计的基本概念 7.2贝叶斯估计 7.2.1最小均方估计 7.2.2条件中位数估计 7.2.3最大后验概率估计 7.3最大似然估计 7.4估计量的性能 7.4.1性能指标 7.4.2

结合电子信息专业的特点,增加随机信号分析方法在电子信息领域中应用例题的介绍,提高学生学习的兴趣。同时增加与实际应用相关的离散随机信号数字特征的估计等相关内容,便于读者缩小掌握理论与实际应用的距离。增加相关的实践教学内容,通过实验

第一卷:统计信号处理基础估计理论,主要介绍了参数估计的基本方法和最佳滤波。参数估计方法包括最小方差无偏估计、线性最小方差无偏估计、最大似然估计、最小二乘估计、贝叶斯估计、最大后验概率估计和线性最小均方估计等。本卷介绍

相关文档

最大后验概率
Map(最大后验概率)
信号检测与估计(第2版)
信息论与编码简明教程及习题详解(第2版)
随机信号分析与处理简明教程
随机信号分析与处理(第2版)
随机信号分析教程
统计信号处理基础
zxtw.net
zdhh.net
xaairways.com
lyxs.net
zxsg.net
电脑版