Байесовский выбор модели для частично наблюдаемого марковского процесса с тремя состояниями

ФИО студента: Глухова Елена Андреевна

Руководитель: Спокойный Владимир Григорьевич

Кампус/факультет: Факультет компьютерных наук

Программа: Математические методы оптимизации и стохастики (Магистратура)

Оценка: 8

Год защиты: 2017

В работе рассматривается задача выбора параметров скрытой марковской модели с применением байесовского подхода. Рассмотрена скрытая дискретная марковская цепь (ДМЦ) с тремя состояниями и симметричными и редкими переходами. Наблюдаемые значения получены как зашумленные нормальным однородным шумом (с известной дисперсией) скрытые значения ДМЦ. Поскольку получение функции правдоподобия (а как следствие апостериорного распределения) аналитически является затруднительным, в работе предпринята попытка использовать для этой задачи методы Монте Карло по схеме марковских цепей, а именно схему Гиббса. Также проверено влияние параметров гипер-априорного распределения на точность полученной оценки.

Текст работы (работа добавлена 29 мая 2017 г.)

Выпускные квалификационные работы (ВКР) в НИУ ВШЭ выполняют все студенты в соответствии с университетским Положением и Правилами, определенными каждой образовательной программой.

Аннотации всех ВКР в обязательном порядке публикуются в свободном доступе на корпоративном портале НИУ ВШЭ.

Полный текст ВКР размещается в свободном доступе на портале НИУ ВШЭ только при наличии согласия студента – автора (правообладателя) работы либо, в случае выполнения работы коллективом студентов, при наличии согласия всех соавторов (правообладателей) работы. ВКР после размещения на портале НИУ ВШЭ приобретает статус электронной публикации.

ВКР являются объектами авторских прав, на их использование распространяются ограничения, предусмотренные законодательством Российской Федерации об интеллектуальной собственности.

В случае использования ВКР, в том числе путем цитирования, указание имени автора и источника заимствования обязательно.

Реестр дипломов НИУ ВШЭ