Supposons que nous voulons faire une inférence sur une réalisation non observée d'une variable aléatoire , qui est normalement distribuée avec la moyenne et la variance . Supposons qu'il existe une autre variable aléatoire (dont nous appellerons également réalisation non observée ) qui est normalement distribuée avec la moyenne et la variance . Soit la covariance de et .
Supposons maintenant que nous observons un signal sur , où , et un signal sur , où . Supposons que et sont indépendants.
Quelle est la distribution de conditionnelle à et ?
Ce que je sais jusqu'à présent: en utilisant la pondération à variance inverse, et
Comme et sont dessinés conjointement, devrait contenir des informations sur . À part le réaliser, je suis coincé. Toute aide est appréciée!
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Réponses:
Je ne sais pas si les formules de pondération à variance inverse s'appliquent ici. Cependant, je pense que vous pourriez calculer la distribution conditionnelle de étant donné et en supposant que , , et suivent une distribution normale multivariée conjointe.x a b x y a b
Plus précisément, si vous supposez (de manière compatible avec ce qui est spécifié dans la question) que puis, laissant et , vous pouvez trouver que
À partir de cela, vous pouvez trouver la distribution conditionnelle de étant donné et utilisant les propriétés standard de la distribution normale multivariée (voir ici par exemple: http://en.wikipedia.org/wiki/Multivariate_normal_distribution#Conditional_distributions ).x a b
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