Байесовские методы машинного обучения (курс лекций, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов)/Задание 1

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Kropotov (Обсуждение | вклад)
(Новая: {{notice|Внимание! Текст задания находится в стадии формирования. Просьба не рассматривать текущий вариа...)
К следующему изменению →

Версия 17:57, 10 октября 2010

Внимание! Текст задания находится в стадии формирования. Просьба не рассматривать текущий вариант текста как окончательный вид задания.

Начало выполнения задания: 11 октября 2010 г.
Срок сдачи: 25 октября 2010 г., 23:59.

Рассмотрим модель посещаемости студентами одного курса лекции по спецкурсу. Пусть аудитория данного спецкурса состоит из студентов профильной кафедры, а также студентов других кафедр. Обозначим через $a$ количество студентов, распределившихся на профильную кафедру, а через $b$ — количество студентов других кафедр на курсе. Пусть студенты профильной кафедры посещают спецкурс с некоторой вероятностью $p_1$ , а студенты остальных кафедр — с вероятностью $p_2$ . Обозначим через $c$ количество студентов на данной лекции. Тогда случайная величина $c|a,b$ есть сумма двух случайных величин, распределенных по биномиальному закону $B(a,p_1)$ и $B(b,p_2)$ соответственно. Пусть далее на лекции по спецкурсу ведется запись студентов. При этом каждый студент записывается сам, а также, быть может, записывает своего товарища, которого на лекции на самом деле нет (просьба не воспринимать это как руководство к действию в реальности!!). Пусть студент записывает своего товарища с некоторой вероятностью $p_3$ . Обозначим через $d$ общее количество записавшихся на данной лекции. Тогда случайная величина $d|c$ представляет собой сумму $c$ и случайной величины, распределенной по биномиальному закону $B(c,p_3)$ .