Show simple item record

dc.contributor.advisorLember, Jüri, juhendaja
dc.contributor.authorRaihhelgauz, Mikael
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.date.accessioned2020-08-10T08:55:56Z
dc.date.available2020-08-10T08:55:56Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/68607
dc.description.abstractKäesolevas bakalaureusetöös antakse referatiivne ülevaade Dirichlet’ protsessi tähtsamatest omadustest ning selgitatakse nende olulisust mitteparameetrilise Bayesi statistika raames. Samuti käsitletakse Dirichlet’ protsessi konstrueerimise mõõduteoreetilisi eeldusi ning lõplikumõõtmelist Dirichlet’ jaotust. Töö tugineb suuresti Patrick Billingsley raamatule "Weak Convergence of Measures" ja Subhashis Ghosali ning Aad van der Vaarti raamatule "Fundamentals of Nonparametric Bayesian Inference".et
dc.language.isoestet
dc.publisherTartu Ülikoolet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectbakalaureusetööet
dc.subjectjuhuslikud protsessidet
dc.subjectDirichlet' jaotuset
dc.subjectDirichlet' protsesset
dc.subjectmõõduteooriaet
dc.titleDirichlet’ protsesset
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiset


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

openAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as openAccess