distribusi normal:
Ambil distribusi normal dengan varian yang diketahui. Kita dapat menganggap varians ini menjadi 1 tanpa kehilangan keumuman (dengan hanya membagi setiap pengamatan dengan akar kuadrat dari varians). Ini memiliki distribusi sampling:
p(X1...XN|μ)=(2π)−N2exp(−12∑i=1N(Xi−μ)2)=Aexp(−N2(X¯¯¯¯−μ)2)
Di mana adalah konstanta yang hanya bergantung pada data. Ini menunjukkan bahwa rerata sampel adalah statistik yang cukup untuk rerata populasi. Jika kita menggunakan seragam sebelumnya, maka distribusi posterior untuk adalah:Aμ
(μ|X1...XN)∼Normal(X¯¯¯¯,1N)⟹(N−−√(μ−X¯¯¯¯)|X1...XN)∼Normal(0,1)
Jadi interval kredibilitas akan berbentuk:1−α
(X¯¯¯¯+1N−−√Lα,X¯¯¯¯+1N−−√Uα)
Di mana dan dipilih sedemikian rupa sehingga variabel acak normal standar memenuhi:LαUαZ
Pr(Lα<Z<Uα)=1−α
Sekarang kita dapat mulai dari "kuantitas penting" ini untuk membangun interval kepercayaan. Distribusi sampling dari untuk fix adalah distribusi normal standar, sehingga kami dapat menggantinya dengan probabilitas di atas:N−−√(μ−X¯¯¯¯)μ
Pr(Lα<N−−√(μ−X¯¯¯¯)<Uα)=1−α
Kemudian atur ulang untuk menyelesaikan untuk , dan interval kepercayaan akan sama dengan interval yang kredibel.μ
Parameter skala:
Untuk parameter skala, pdf memiliki bentuk . Kita dapat mengambil , yang sesuai dengan . Distribusi joint sampling adalah:p(Xi|s)=1sf(Xis)(Xi|s)∼Uniform(0,s)f(t)=1
p(X1...XN|s)=s−N0<X1...XN<s
Dari mana kami menemukan statistik yang cukup untuk menjadi sama dengan (maksimum pengamatan). Kami sekarang menemukan distribusi samplingnya:Xmax
Pr(Xmax<y|s)=Pr(X1<y,X2<y...XN<y|s)=(ys)N
Sekarang kita dapat membuat ini tidak tergantung pada parameter dengan mengambil . Ini berarti "kuantitas penting" kami diberikan oleh dengan yang merupakan distribusi . Jadi, kita dapat memilih menggunakan beta quantiles sedemikian rupa sehingga:y=qsQ=s−1XmaxPr(Q<q)=qNbeta(N,1)Lα,Uα
Pr(Lα<Q<Uα)=1−α=UNα−LNα
Dan kami mengganti kuantitas penting:
Pr(Lα<s−1Xmax<Uα)=1−α=Pr(XmaxL−1α>s>XmaxU−1α)
Dan ada interval kepercayaan diri kita. Untuk solusi Bayesian dengan jeffrey sebelumnya, kami memiliki:
p(s|X1...XN)=s−N−1∫∞Xmaxr−N−1dr=N(Xmax)Ns−N−1
⟹Pr(s>t|X1...XN)=N(Xmax)N∫∞ts−N−1ds=(Xmaxt)N
Kami sekarang memasukkan interval kepercayaan, dan menghitung kredibilitasnya
Pr(XmaxL−1α>s>XmaxU−1α|X1...XN)=(XmaxXmaxU−1α)N−(XmaxXmaxL−1α)N
=UNα−LNα=Pr(Lα<Q<Uα)
Dan presto, kami memiliki kredibilitas dan jangkauan .1−α