Modelo probabilístico
Páginas: 2 (322 palabras)
Publicado: 14 de agosto de 2014
Modelo probabilístico
Se ha sugerido que este artículo o sección sea fusionado en modelo estadístico (discusión).
Una vez que hayas realizado la fusión de artículos, pide la fusión de historialesaquí.
Modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
El modelo probabilístico como modelo derecuperación de independencia binaria fue desarrollado por Robertson y Spark Jones. Este modelo afirma que pueden caracterizarse los documentos de una colección mediante el uso de términos deindización. Obviamente existe un subconjunto ideal de documentos que contiene únicamente los documentos relevantes a una necesidad de información para la cual se realiza una ponderación de los términos quecomponen la consulta realizada por el usuario. A continuación el sistema calcula la semejanza entre cada documento de la colección y la consulta y presentando los resultados ordenados por grado deprobabilidad de relevancia en la relación a la consulta. Este modelo evita la comparación exacta ( existencia o no de un término de la consulta en el documento) y posibilita al usuario realizar un procesode retroalimentación valorando la relevancia de los documentos recuperados para que el sistema pueda calcular la probabilidad en posteriores consultas de que los documentos recuperados sean o norelevantes en función de los términos utilizados en la consulta sean o no relevantes.
Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan en repeticiones depruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:
Modelo de Bernoulli
Modelo Binomial.
Modelo Geométrico.
Modelo Binomial negativo.
Modelo Hipergeométrico.
Modelo de Poisson.
Por otro lado, tal comose ha mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:
Distribución Normal: usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
Distribución Chi Cuadrado:...
Se ha sugerido que este artículo o sección sea fusionado en modelo estadístico (discusión).
Una vez que hayas realizado la fusión de artículos, pide la fusión de historialesaquí.
Modelo probabilístico, es la forma que pueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
El modelo probabilístico como modelo derecuperación de independencia binaria fue desarrollado por Robertson y Spark Jones. Este modelo afirma que pueden caracterizarse los documentos de una colección mediante el uso de términos deindización. Obviamente existe un subconjunto ideal de documentos que contiene únicamente los documentos relevantes a una necesidad de información para la cual se realiza una ponderación de los términos quecomponen la consulta realizada por el usuario. A continuación el sistema calcula la semejanza entre cada documento de la colección y la consulta y presentando los resultados ordenados por grado deprobabilidad de relevancia en la relación a la consulta. Este modelo evita la comparación exacta ( existencia o no de un término de la consulta en el documento) y posibilita al usuario realizar un procesode retroalimentación valorando la relevancia de los documentos recuperados para que el sistema pueda calcular la probabilidad en posteriores consultas de que los documentos recuperados sean o norelevantes en función de los términos utilizados en la consulta sean o no relevantes.
Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan en repeticiones depruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:
Modelo de Bernoulli
Modelo Binomial.
Modelo Geométrico.
Modelo Binomial negativo.
Modelo Hipergeométrico.
Modelo de Poisson.
Por otro lado, tal comose ha mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:
Distribución Normal: usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
Distribución Chi Cuadrado:...
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