InfElmTetel29

A VIK Wikiből

Ez az oldal a korábbi SCH wikiről lett áthozva.

Ha úgy érzed, hogy bármilyen formázási vagy tartalmi probléma van vele, akkor, kérlek, javíts rajta egy rövid szerkesztéssel!

Ha nem tudod, hogyan indulj el, olvasd el a migrálási útmutatót.


vissza InfelmTetelek-hez <style> li {margin-top: 4px; margin-bottom: 4px;} </style>


Bayes döntés és optimalitása

X valószínűségi változó 𝕏 diszkrét halmazból veszi értékeit.
A véletlen A paraméter 𝔸={a1,,as} halmazból veszi értékeit.

Az a A paraméter értékét szeretnénk megismerni, de csak az X megfigyelésére van módunk. Ha a két változó nem független, akkor X értékéből következtethetünk A értékére.

G:𝕏𝔸 függvény a következtetés. Ha az értékkészlete véges, akkor G(X) döntés, ha végtelen, akkor becslés.

A G függvény X minden értékéhez A egy értékét rendelni. Ha tehát X értékét megfigyeltük, akkor ennek ismeretében G segítségével meghatározható A feltételezett értéke. Természetesen a következtetés lehet hibás is. A költségfüggvénnyel megadható egy konktér következtetés jósága:

C:𝔸×𝔸 költségfüggvény, C(A, G(X)) adja meg a következtetés jóságát.

A teljes következtetési függvény jóságát a következő érték adja:
Az R(G)=E(C(A,G(X))) mennyiség a globális kockázat.


A qi=P{A=ai} valószínűségeket a priori valószínűségeknek nevezzük.

A Hi={A=ai} eseményt i. hipotézisnek nevezzük.

Ha a költségfüggvény Értelmezés sikertelen (ismeretlen „\begin{cases}” függvény): {\displaystyle C(a_i, a_j)=\begin{cases} 1 & \text{ ha $i \neq j$} \\ 0 & \text{egyebkent}\end{cases}} , akkor a globális kockázat a hibavalószínűséggel egyezik: R(G)=P(AG(X)).

A P(A=ai|X=x) feltételes valószínűségeket a posteriori valószínűségeknek nevezzük, és Pi(x)-el jelöljük.

A döntési tartományok a Dj𝕏 halmazok, melyek bármely elemének megfigyelésekor aj-t döntünk: Dj={x:G(x)=aj}

Bayes döntés

Legyen a j. döntés tartománya Dj* olyan, hogy xDj*-ra Pj(x)Pi(x) teljesüljön ij-re. x pont akkor eleme a j. döntési tartománynak, ha x megfigyelés esetén az A=aj hipotézis feltételes valószínűsége a legnagyobb. A Dj*-ok páronként diszjunktaknak választhatók, például úgy, hogy nem egyértelmű esetben az alacsonyabb indexűt választjuk. Ekkor a döntés függvény: G*(X)=ai, ha xDi* Ezt nevezzük Bayes-döntésnek, vagy maximum a posteriori döntésnek. A Bayes döntés optimális (a hibavalószínűsége minimális).


Bayes-döntés optimalitása

A Bayes döntés G* döntésfüggvénye optimális, tehát ennek a döntésnek a legkisebb a hibavalószínűsége.


-- Sales - 2006.06.27.