贝叶斯统计

贝叶斯统计中常见先验分布选择方法总结

在贝叶斯统计中,选择合适的先验分布是一个关键步骤。本文将详细介绍三种主要的先验分布选择方法:经验贝叶斯方法信息先验无信息/弱信息先验经验贝叶斯方法经验贝叶斯方法是一种最大似然估计(MLE)方法,通过最大化先验分布下数据的边际似然来估计先验分布的参数。设X表示数据,θ表示参数,则经验贝叶斯估计可表示为:θ = argmax P(X|θ)信息先验信息先验是一种基于先前知识或以前研究结果,纳入了关于估计参数信息或信念的先验分布。

11/11/2024 3:02:16 PM

Ganesh Bajaj

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