Posizione corrente: Home -  Babyliss Curl Secret una parametrizzazione parsimoniosa per il tempo

Babyliss Curl Secret una parametrizzazione parsimoniosa per il tempo

Babyliss Curl Secret

Consideriamo il problema di stimare una sequenza di matrici origine-destinazione Piastra Babyliss A Vapore da dati di conteggio collegamento raccolti su base giornaliera. Si consiglia una parametrizzazione parsimoniosa per il tempo variabile matrici in modo da consentire l'applicazione della teoria stima statistica standard. Sono forniti alcuni esempi di matrici opportunamente parametrizzate. Proponiamo un modello Ghd Outlet Milano normale multivariato per i conti di collegamento, sulla base di un sottostante processo di Poisson sovradisperso. Mentre probabilità basato inferenza è fattibile informazioni Babyliss Curl Secret fornite dal sufficientemente numerosi collegamenti di rete, ci concentriamo su metodi bayesiani di stima Babyliss Piastra Per Capelli St227e per la loro capacità di integrare informazioni preliminari in modo naturale. Deriviamo la distribuzione a posteriori bayesiano, ma nota che la sua costante di normalizzazione non è disponibile in forma chiusa. Una catena di Markov algoritmo Monte Carlo per generare campioni posteriori è quindi sviluppata. Da questo possiamo ottenere stime puntuali e corrispondenti misure di precisione, per i parametri della matrice origine-destinazione. La metodologia è illustrata da un esempio che coinvolge la stima della matrice OD per una sezione della rete stradale nella città inglese di Leicester.
0 Commenti


Parlare la vostra mente
Commenti Recenti