Какие методы используются для анализа априорной информации при разработке моделей?

Некоторые методы, которые используются для анализа априорной информации при разработке моделей:

• Методы, основанные на формуле Байеса. cyberleninka.ru Основное ограничение таких методов — отсутствие информации о распределении априорной оценки исследуемого параметра. cyberleninka.ru
• Методы, базирующиеся на линейном комбинировании известных оценок. cyberleninka.ru При этом сохраняется неопределённость, связанная с выбором весовых коэффициентов для различных оценок. cyberleninka.ru
• Метод приоритета опытной информации. cyberleninka.ru На его основе получают математически обоснованное решение задачи. cyberleninka.ru
• Метод «Гусеница». new-disser.ru Одномерный временной ряд преобразуют в многомерный, исследуют траекторию методом главных компонентов и восстанавливают одномерный ряд. new-disser.ru Метод требует априорной информации о функции исследуемого процесса для определения оптимальной длины «гусеницы». new-disser.ru
• Метод наименьших квадратов. www.sibsau.ru moluch.ru Позволяет оценить в первом приближении влияние большого количества факторов на параметр оптимизации процесса. moluch.ru
• Метод Брандона. moluch.ru Применяется при относительно невысокой корреляции входных переменных и наличии некоторой априорной информации о степени и характере связи между переменными процесса. moluch.ru