Online translator http://translate.meta.ua
to change
in Russian

Отметим, что чем больше априорной информации использует правильно выбранная статистическая процедура, тем выше качество выдаваемых ею решений.

4.2. Стратегия Байеса в анализе сценария проекта
Стратегия Байеса в анализе сценариев проектов может быть использована прежде всего для формирования решающих правил, в основе которых лежит общеизвестная модель.
Однако основным недостатком байесовского подхода является зависимость получаемых результатов от априорных вероятностей гипотез.
В этой связи целесообразно рассмотреть последовательную стратегию Байеса (многошаговый, байесовский алгоритм), когда признаки упорядочиваются по убыванию. информативности и на каждом шаге используется формула Байеса, в которой априорной вероятностью считается апостериорная вероятность, вычисленная на предыдущем шаге; решение принимается на последнем шаге в пользу той гипотезы, для которой апостериорная вероятность оказываемся

in Ukrainian

Відмітимо, що чим більше апріорної інформації використовує правильно вибрана статистична процедура, тим вище якість видаваних нею рішень.

4.2. Стратегія Байеса в аналізі сценарію проекту
Стратегія Байеса в аналізі сценаріїв проектів може бути використана передусім для формування вирішальних правил, в основі яких лежить загальновідома модель.
Проте основним недоліком байесовского підходу є залежність отримуваних результатів від апріорної вірогідності гіпотез.
В зв'язку з цим доцільно розглянути послідовну стратегію Байеса(багатокроковий, байесовский алгоритм), коли ознаки упорядковуються по убуванню. інформативності і на кожному кроці використовується формула Байеса, в якою апріорною вірогідністю вважається апостеріорна вірогідність, вичислена на попередньому кроці; рішення приймається на останньому кроці на користь тієї гіпотези, для якої апостеріорна вірогідність виявляємося