p ( x ) –the prior distribution, p

p ( x ) –the prior distribution, p ( x y o ) –the posterior distribution, and p ( y o x –the likelihood function, are plotted in figure 1 for four different values for y o . A unique property of the Gaussian pdfs can be seen in them, and in
the above equations: the shape of the posterior distribution,and its relative position to x b and o , are both independent of
the observed value. They only depend on the error variances.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

p (x) – การกระจายก่อน p (x y o) – หลังกระจาย และ p (o y x – ฟังก์ชันความน่าเป็น พล็อตในรูปที่ 1 สำหรับค่าสี่ y o คุณสมบัติเฉพาะของไฟล์ pdf Gaussian สามารถมองเห็นได้ และในสมการข้างต้น: รูปร่างของการกระจายหลัง และตำแหน่งที่สัมพันธ์กับ x b และ o มีอิสระค่าที่สังเกต เพียงขึ้นอยู่กับผลต่างของข้อผิดพลาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

P ( x ) –การกระจายก่อน , P ( X Y O ) และการกระจายของ และ P ( Y O X –ฟังก์ชันความน่าจะเป็นจะวางแผนในรูปที่ 1 สี่ค่าที่แตกต่างกันสำหรับ Y o คุณสมบัติที่ไม่ซ้ำกันของไฟล์ PDF ) สามารถมองเห็นได้ในพวกเขาและในสมการข้างบน
: รูปร่างของการแจกแจงด้านหลัง , และตำแหน่งที่สัมพันธ์กับ x B และ O , มีทั้งอิสระของ
และค่าพวกเขาเพียง แต่ขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดความ แปรปรวน