14. 同時確率を分解する
2015/6/27 13 / 47分析のビジネス展開を考えるー状態空間モデルを例に
ベイズの定理 P A, B = P A B P(B) を用いると
p 𝑥1:𝑇, 𝑦1:𝑇
= p 𝑦 𝑇|𝑦1:𝑇−1, 𝑥1:𝑇 p 𝑦1:𝑇−1, 𝑥1:𝑇
= p 𝑦 𝑇|𝑦1:𝑇−1, 𝑥1:𝑇 p 𝑥 𝑇|𝑦1:𝑇−1, 𝑥1:𝑇−1 p 𝑦1:𝑇−1, 𝑥1:𝑇−1
= ⋯
= p 𝑦 𝑇|𝑦1:𝑡−1, 𝑥1:𝑡
𝑇
𝑡=1
p 𝑥 𝑇|𝑦1:𝑡−1, 𝑥1:𝑡−1
システムモデル観測モデル
システム、観測ベクトルが
与えられたときの確率
Notation:
𝑥1:𝑇 = {𝑥1, 𝑥2, ⋯ , 𝑥 𝑇}
15. 2つのマルコフ性
2015/6/27 14 / 47分析のビジネス展開を考えるー状態空間モデルを例に
同時確率の分解は、マルコフ性を仮定し、計算可能
な形へ変形したといえる
仮定1:𝑥 𝑡の分布は、𝑥 𝑡−1のみで定まる
p 𝑥 𝑡|𝑦1:𝑡−1, 𝑥1:𝑡−1 ⟹ p 𝑥 𝑡|𝑥 𝑡−1
仮定2: 𝑦𝑡の分布は、𝑥 𝑡のみで定まる
p 𝑦𝑡|𝑦1:𝑡−1, 𝑥1:𝑡 ⟹ p 𝑦𝑡|𝑥 𝑡