Các nhà thống kê có sử dụng trước Jeffreys trong công việc được áp dụng thực tế không?

Khi tôi biết về Jeffreys trước khi tham gia lớp suy luận thống kê sau đại học, các giáo sư của tôi đã làm cho nó nghe có vẻ giống như nó thú vị chủ yếu vì lý do lịch sử hơn là vì bất cứ ai cũng sẽ sử dụng nó. Sau đó, khi tôi thực hiện phân tích dữ liệu Bayes, chúng tôi không bao giờ được yêu cầu sử dụng các linh mục của Jeffreys. Có ai thực sự sử dụng những điều này trong thực tế. Nếu vậy (hoặc nếu không), tại sao hoặc tại sao không? Tại sao một số nhà thống kê không nghiêm túc?

bayesian prior jeffreys-prior

— frelk
nguồn

Tôi thích sử dụng Jeffreys' trước như một mặc định / không nhiều thông tin trước cho mô hình nhị thức đơn giản (

). Đó là liên hợp với trọng lượng tương đương với một dữ kiện duy nhất và đó là một 1

-order khả-phù hợp với trước, vì vậy tôi có một cảm giác tốt cho những gì nó làm cho hàm likelihood và làm thế nào để giải thích những khoảng thời gian đáng tin cậy kết quả.

p (θ) \propto \sqrt{θ (1 - θ)}

$p\left(\theta\right)\propto\sqrt{\theta\left(1-\theta\right)}$

^{s t}

$^{\rm{st}}$

— Cyan

Một câu trả lời một phần cho điều này được tìm thấy trong Gelman và cộng sự, Phân tích dữ liệu Bayes , tái bản lần 3.

$\theta$

Khi Gelman viết rằng các kết quả là "gây tranh cãi", tôi tin rằng anh ta có nghĩa là một ưu tiên không phù hợp trong một chiều có xu hướng trở thành thông tin mạnh mẽ trong một số. Nếu bộ nhớ phục vụ, đây là một yêu cầu được đưa ra trong cùng một phần của BDA 2nd ed., Nhưng tôi không có một bản sao với tôi vào lúc này.

— Sycorax nói phục hồi Monica
nguồn

Các mô hình phân cấp của Gelman LOVES

— Glen

Và với lý do rất chính đáng

— Cân bằng Brash