Estimación bayesiana de una cónica

• Autores: María Jesús Rufo Bazaga , Jacinto Martín Jiménez
• Localización: XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001, 2001, ISBN 84-8439-080-2
• Idioma: español
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• Resumen

  • Una gran cantidad de problemas de visión artificial conducen a problemas de regresión. Generalmente debemos estimar los parámetros de una cónica. Los métodos habituales de estimación no producen resultados suficientemente precisos. Además, los parámetros deben cumplir una o varias restricciones. En este trabajo proponemos la utilización de un modelo bayesiano con error en todas las variables. La complejidad computacional hace necesario la utilización de métodos Montecalo basados en cadenas de Markov. Concluimos con un ejemplo.