Odhad

Při odhadu nastavujeme parametry modelu tak, abychom ho co do výstupu pokud možno ztotožnili se soustavou, kterou modelujeme. Používáme k tomu data, měřená na soustavě, a to
  • fiktivní data - data, která jsou vytvořená uměle a vyjadřují expertní znalost o soustavě,
  • apriorní data - změřená na soustavě ještě před začátkem odhadování
  • data měřená průběžně na soustavě - on-line data, která postupně zpřesňují apriorní odhad.
Odhad parametrů probíhá podle Bayesova vzorce, ze kterého se odvodí konkrétní  vzorce pro jednotlivé typy modelů.

Back to main page

1. Odhad parametrů skalárního regresního modelu se zvoleným řádem


Pro odhad uvažujeme lineární regresní model s jedním vstupem a jedním výstupem a normálním rozdělením šumu. Data pro odhad lze generovat souborem T11SimReg1, ale je možno pomocí příkazu "load" použít i jiná, např. reálná, data.
Teorie    Program
Poznámka
Pro lineární regresní model s normálním rozdělením šumu modelu tento odhad přechází v metodu nejmenších čtverců při které odhadujeme parametry tak, aby bylo dosaženo minima součtu čtverců chyb predikce v použitých datech.


2. Odhad parametrů diskrétního kategorického modelu


Odhadujeme model v základním tvaru podle hp  f(y(t)|u(t),y(t-1)) s dvouhodnotovými veličinami. Struktura modelu je dána tabulkou 4x2. Statistika je opět tabulka, strukturou stejná jako u modelu.
Generování dat: T12Cat, případně reálná data natažená příkazem  load ...
Teorie    Program