МОТП, Задачи на экзамене

Материал из eSyr's wiki.

Версия от 21:56, 25 мая 2009; 194.88.210.254 (Обсуждение)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

За нерешение данных задач оценка снижается на балл.

1. Даны р точек в двухмерном пространстве (буду прямо их ручкой у вас на листочке задавать). Найти методом главных компонент первую главную компоненту. Так что вспоминайте как матрицу 2х2 к главным осям приводить и ковариации считать.

Решение:

2. Как метко заметил Оверрайдер, будут задачки на поиск оценки максимального правдоподобия. Насложные, но чтобы было интереснее, не с нормальным распределением. Что-нибудь типа найти оценку МП на параметр распределения Лапласа.

Решение:

3. Обязательно кому-то дам задачку на условную максимизацию квадратичной функции с линейным ограничением в виде равенства. Писанины там немного, но вот без правила множителей Лагранжа обойтись вряд ли удастся.

Решение:

4. Даны 3-4 точки в двухмерном пространстве - одна координата, это х, другая - t. Задача построить по ним линейную регрессию вида $\hat{t}=kx+b$ , т.е. найти коэффициенты $k$ и $b$ .

Решение:

$E(T,X,k,b)=\sum_{i=1}^n(t_i-kx_i-b)^2$

$\frac{\partial E(T,X,k,b)}{\partial k}=2\sum_{i=1}^n(t_i-kx_i-b)(-x_i)=0$

$\frac{\partial E(T,X,k,b)}{\partial b}=2\sum_{i=1}^n(t_i-kx_i-b)(-1)=0$

$\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(t_i-kx_i)=b$

$\sum_{i=1}^n(t_i-kx_i)x_i=0$

$k \left(\sum_{i=1}^nx_i^2-\frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^nx_i\right)^2\right)=\sum_{i=1}^nt_ix_i-\frac{1}{n}\left(\sum_{i=1}^nx_i\right)\left(\sum_{i=1}^nt_i\right)$

Подставляем значения для $x i$ и $t i$ , получаем $k$ , затем $b$ . Другой вариант - посчитать напрямую $(k, b) = (X T X) - 1 X T Y$ , где $X$ - матрица, первый столбец которой составлен из $x i$ , второй - из единиц, а $Y$ - столбец из $t i$ .