Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования

Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования

Даны введение и краткий обзор перспективного класса моделей — вероятностных моделей зависимостей на основе ациклических ориентированных графов (АОГ), прежде всего — байесовских сетей. Приведены характеристика выразительных и познавательных возможностей АОГ-моделей, их способности отображать причинно...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2007
Hauptverfasser: Андон, Ф.И., Балабанов, А.С.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2007
Schlagworte:
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/13885
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования / Ф.И. Андон, А.С. Балабанов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2007. — № 1. — С. 79-98. — Бібліогр.: 28 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-13885
record_format dspace
spelling Андон, Ф.И.
Балабанов, А.С.
2010-12-06T13:15:50Z
2010-12-06T13:15:50Z
2007
Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования / Ф.И. Андон, А.С. Балабанов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2007. — № 1. — С. 79-98. — Бібліогр.: 28 назв. — рос.
1681–6048
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/13885
007:681.3.00
Даны введение и краткий обзор перспективного класса моделей — вероятностных моделей зависимостей на основе ациклических ориентированных графов (АОГ), прежде всего — байесовских сетей. Приведены характеристика выразительных и познавательных возможностей АОГ-моделей, их способности отображать причинно-следственные связи. В сопоставлении с другими подходами к выводу знаний и идентификации моделей показаны роль и место байесовских сетей как инструмента анализа и обобщения эмпирических данных, связь с логикой и проблемой индукции.
A promising class of models, namely, probabilistic models of dependences based on acyclic directed graphs (ADG), primarily of the Bayesian networks, is reviewed. The expressive and cognitive properties of the ADG models, their ability to convey a causal relationship are described. The role and place of the Bayesian networks as a tool for analysis and deneralization of empirical data, their relation to logic and induction problem are shown in comparison with other approaches to cognition and model identification.
Надається введення та стислий огляд перспективного класу моделей — ймовірнісних моделей залежностей на основі ациклічних орієнтованих графів (АОГ), передусім — байєсівських мереж. Наведено експресивні та когнітивні можливості АОГ-моделей, їх здатність відображати причинно-наслідкові зв’язки. У співставленні з іншими підходами до виведення знань та ідентифікації моделей показано роль і місце байєсівських мереж як інструменту аналізу та узагальнення емпіричних даних, зв’язок з логікою та проблемою індукції.
ru
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
Structured statistical models: a tool for cognition and modeling
Структурні статистичні моделі: інструмент пізнання та моделювання
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
spellingShingle Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
Андон, Ф.И.
Балабанов, А.С.
Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
title_short Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
title_full Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
title_fullStr Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
title_full_unstemmed Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
title_sort структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования
author Андон, Ф.И.
Балабанов, А.С.
author_facet Андон, Ф.И.
Балабанов, А.С.
topic Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
topic_facet Математичні методи, моделі, проблеми і технології дослідження складних систем
publishDate 2007
language Russian
publisher Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
format Article
title_alt Structured statistical models: a tool for cognition and modeling
Структурні статистичні моделі: інструмент пізнання та моделювання
description Даны введение и краткий обзор перспективного класса моделей — вероятностных моделей зависимостей на основе ациклических ориентированных графов (АОГ), прежде всего — байесовских сетей. Приведены характеристика выразительных и познавательных возможностей АОГ-моделей, их способности отображать причинно-следственные связи. В сопоставлении с другими подходами к выводу знаний и идентификации моделей показаны роль и место байесовских сетей как инструмента анализа и обобщения эмпирических данных, связь с логикой и проблемой индукции. A promising class of models, namely, probabilistic models of dependences based on acyclic directed graphs (ADG), primarily of the Bayesian networks, is reviewed. The expressive and cognitive properties of the ADG models, their ability to convey a causal relationship are described. The role and place of the Bayesian networks as a tool for analysis and deneralization of empirical data, their relation to logic and induction problem are shown in comparison with other approaches to cognition and model identification. Надається введення та стислий огляд перспективного класу моделей — ймовірнісних моделей залежностей на основі ациклічних орієнтованих графів (АОГ), передусім — байєсівських мереж. Наведено експресивні та когнітивні можливості АОГ-моделей, їх здатність відображати причинно-наслідкові зв’язки. У співставленні з іншими підходами до виведення знань та ідентифікації моделей показано роль і місце байєсівських мереж як інструменту аналізу та узагальнення емпіричних даних, зв’язок з логікою та проблемою індукції.
issn 1681–6048
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/13885
citation_txt Структурные статистические модели: инструмент познания и моделирования / Ф.И. Андон, А.С. Балабанов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2007. — № 1. — С. 79-98. — Бібліогр.: 28 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT andonfi strukturnyestatističeskiemodeliinstrumentpoznaniâimodelirovaniâ
AT balabanovas strukturnyestatističeskiemodeliinstrumentpoznaniâimodelirovaniâ
AT andonfi structuredstatisticalmodelsatoolforcognitionandmodeling
AT balabanovas structuredstatisticalmodelsatoolforcognitionandmodeling
AT andonfi strukturnístatističnímodelíínstrumentpíznannâtamodelûvannâ
AT balabanovas strukturnístatističnímodelíínstrumentpíznannâtamodelûvannâ
first_indexed 2025-12-07T17:21:33Z
last_indexed 2025-12-07T17:21:33Z
_version_ 1850870955781390336

Ähnliche Einträge