Ўзбекистон республикаси марказий банки

статистик ахборот билан 
янгиланади
. Бошқача айтганда, параметрларнинг априор тақсимоти 
p
(
β,
Σ
) ва маълумот эҳтимоллиги функцияси 
L
(
Y 
|
β,
Σ
) Байес формуласи 
ёрдамида бирлаштирилиб, параметрларнинг 
апостериор тақсимоти 
– 
p
(
β,
Σ
|
Y
) га эга бўламиз: 
p
(
β,
Σ|
Y
) 
∝
p
(
β,
Σ)
L
(
Y 
|
β,
Σ) 
4. 
Апостериор 
тақсимот 
p
(
β,
Σ
|
Y
) 
топилгандан сўнг ундан 
β 
ва 
Σ
ларни ҳисоблаб чиқариш орқали мос равишда 
p
(
β
|
Y
) ва 
p
(
Σ
|
Y
) топилиши 
мумкин (бунда 
p
(
β
|
Y
) ва 
p
(
Σ
|
Y
) тақсимотлар маълумотга асосланган 
маржинал тақсимотлар 
дейилади). Ва ниҳоят, қидирилаётган 
параметрларнинг нуқтавий баҳосини (point estimate) ва аниқлик 
ўлчовларини ҳосил қилиш учун 
p
(
β
|
Y
) ва 
p
(
Σ
|
Y
) ларнинг мос математик 
кутилмаси ва дисперцияси осонликча таҳлил қилиниши мумкин.
Лекин амалиётда кўпинча 
p
(
β,
Σ
|
Y
) дан маргинал тақсимотларни 
аналитик жиҳатдан келтириб чиқарилиши жуда қийин ёки ҳатто имконсиз 
бўлиши мумкин.
Бу муаммо эса Монте Карло симуляция усулларига таянган сон 
орқали чиқариш йўли билан ҳал қилиниши мумкин
10
. 
10
Батафсил маълумот учун қаранг:
“Қисқа муддатли инфляция прогнозлари: вектор 
авторегрессив моделини Байес усулида баҳолашнинг батафсил баёни (BVAR)”, Ўзбекистон 
Республикаси Марказий банки, 2021 йил, июль. 

---