Là một ước tính Bayes với một căn hộ trước đó phẳng giống như một ước tính khả năng tối đa?

Trong phát sinh gen, cây phát sinh gen thường được xây dựng bằng phân tích MLE hoặc Bayes. Thông thường, một căn hộ trước được sử dụng trong ước tính Bayes. Theo tôi hiểu, ước tính Bayes là ước tính khả năng kết hợp trước. Câu hỏi của tôi là, nếu bạn sử dụng căn hộ trước, nó có khác gì so với việc phân tích khả năng không?

Tóm tắt và mở rộng từ các ý kiến: "Ước tính MAP Bayes có thể trùng với MLE. Tuy nhiên, phân phối sau không có tương đương từ góc độ khả năng". Bạn có ý nghĩa gì bởi "Ước tính Bayes"? Thông thường, với Bayes, chúng tôi sẽ chỉ tóm tắt dữ liệu theo phân phối sau (giả sử nó tồn tại, trong trường hợp này, đôi khi, với một căn hộ trước (không tích hợp với một), chúng tôi có được một hậu thế chính thức không tích hợp với một, vì vậy không thực sự là một bản phân phối). Tóm tắt Bayes như vậy không có một biến thể khả năng, như thường thấy. Một số người đang cố gắng khắc phục điều này, bằng cách đưa ra khái niệm phân phối độ tin cậy dựa trên hàm khả năng, xem http://folk.uio.no/tores/Publications_files/Schweder_Hjort_Confidence%20and%20likabilities_SJS2002.pdf (và cuốn sách sắp tới của họ).

Nhưng, nếu bạn đi theo cách xác định một công cụ ước tính vịnh , bạn có nhiều cách khác nhau để làm điều đó! Bạn có thể chọn công cụ ước tính MAP, chính thức có thể giống với MLE. Hoặc bạn có thể chọn một công cụ ước tính dựa trên lý thuyết quyết định, bằng cách giảm thiểu một số chức năng mất dự kiến ​​sau. Nhiều khả năng, và không ai trong số đó có khả năng tương đương.