Saya mengepos ulang "jawaban" untuk pertanyaan yang saya berikan sekitar dua minggu yang lalu di sini: Mengapa Jeffrey dulu bermanfaat? Itu benar-benar sebuah pertanyaan (dan saya juga tidak punya hak untuk mengirim komentar pada saat itu), jadi saya harap tidak apa-apa untuk melakukan ini: Dalam...
Saya membaca tentang Jeffreys sebelum di wikipedia: Jeffreys Prior dan melihat bahwa setelah setiap contoh, ini menggambarkan bagaimana transformasi penstabilan varian mengubah Jeffrey sebelum menjadi seragam sebelumnya. Sebagai contoh, untuk kasus Bernoulli, menyatakan bahwa untuk koin yang...
Dalam kasus-kasus tertentu, Jeffrey sebelum untuk model multidimensi penuh pada umumnya dianggap tidak memadai, ini misalnya dalam: (di mana , dengan dan tidak diketahui) di mana prior berikut lebih disukai (ke Jeffrey penuh sebelumnya \ pi (\ mu, \ sigma) \ propto \ sigma ^ {- 2} ): p (\ mu, \...
Mengapa bahkan memiliki prior non-informatif? Mereka tidak memberikan informasi tentang . Jadi mengapa menggunakannya? Mengapa tidak hanya menggunakan prior informatif? Misalnya, misalkan . Lalu apakah adalah non-informatif sebelum ?θ ∈ [ 0 , 1 ] θ ∼ U ( 0 , 1 ) θθθ\thetaθ ∈ [ 0 , 1 ]θ∈[0,1] \theta...
Saya membaca tentang distribusi sebelumnya dan saya menghitung Jeffrey sebelumnya untuk sampel variabel acak yang terdistribusi normal dengan rerata tidak diketahui dan tidak diketahui. Menurut perhitungan saya, berikut ini berlaku untuk Jeffreys sebelumnya: Di sini, adalah matriks informasi...
Ketika saya mengetahui tentang Jeffrey sebelum kelas inferensi statistik lulusan saya, profesor saya membuatnya terdengar seperti menarik terutama karena alasan sejarah daripada karena siapa pun akan menggunakannya. Kemudian ketika saya mengambil analisis data Bayesian, kami tidak pernah diminta...
Jika saya menggunakan Jeffreys sebelum untuk parameter probabilitas binomial maka ini berarti menggunakan distribusi .q ~ b e t a ( 1 / 2 , 1 / 2 )θθ\thetaθ∼beta(1/2,1/2)θ∼beta(1/2,1/2)\theta \sim beta(1/2,1/2) Jika saya bertransformasi ke kerangka referensi baru maka jelas juga tidak...
Jika kemungkinan saya memiliki bentuk distribusi beta, dan saya ingin menggunakan Jeffreys 'sebelumnya untuk parameternya, seperti apa bentuk sebelumnya? Untuk beberapa distribusi cukup mudah untuk menghitung. misalnya, dalam kasus binomial, ekspektasi turunan kedua jelas memberi Anda . Tetapi...