Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
Распределения с ДСЗ обобщают совместное распределение последовательных членов в дискретных цепях Маркова. Если двигаться вдоль ветвей графа-дерева структуры зависимостей, то последовательно проходимые вершины графа (координаты вектора наблюдений) образуют цепь Маркова. Этот факт позволил доказать единственность в нормальном случае графа — дерева структуры зависимостей, предложить простой алгоритм его оценки по выборочной корреляционной матрице и, наконец, показать, как, зная дерево структуры зависимостей, получить исходное распределение.
В этом параграфе рассматриваются -распределения (удовлетворяющие условию ), обобщающие так называемые -зависимые марковские последовательности. R(k)-распределение — это уже известное нам распределение с ДСЗ. По аналогии со случаем вводится понятие графа структуры зависимостей и показывается, как найти этот граф по выборочным данным. Однако в общем случае пока не удалось доказать однозначность обратного перехода: восстановления по графу структуры зависимостей и -мерным распределениям координат вектора X исходного распределения X. Этим обусловлена некоторая незавершенность излагаемой ниже теории.
-распределения (удовлетворяющие условию 
), обобщающие так называемые 
-зависимые марковские последовательности. R(k)-распределение — это уже известное нам распределение с ДСЗ. По аналогии со случаем 
вводится понятие графа структуры зависимостей и показывается, как найти этот граф по выборочным данным. Однако в общем случае 
пока не удалось доказать однозначность обратного перехода: восстановления по графу структуры зависимостей и 
-мерным распределениям координат вектора X исходного распределения X. Этим обусловлена некоторая незавершенность излагаемой ниже теории.
