УДК 519.226.3
DOI: 10.36871/2618-9976.2022.04.003
Авторы
Звягин Л.С.
Кандидат экономических наук, доцент, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, доцент кафедры «Системный анализ в экономике», Москва, Россия
Аннотация
Интерпретации реальных параметров модели является основной отличительной чертой байесовского подхода от классических методов, которые утверждают что случайны не параметры, а их оценки, представляющие собой функции наблюдения, включающие элементы случайности. В отличие от них байесовские методы утверждают, что случайность параметров является свойством реального мира а также то, что каждый физический объект подвержен постоянным случайным вариациям. На основании байесовского подхода оценки данных параметров не случайны, поэтому их следует вычислять. Примером таких оценок является среднее значение случайной величины. Теорема Байеса широко применяется для решения множества статистических задач, а байесовский подход необходим для того, чтобы сделать правильные выводы о параметрах полученной на основе выборочных данных эконометрической модели.
Ключевые слова
байесовский подход
моделирование
анализ
процессы и алгоритмы
априорные распределения
генеральная совокупность
