Ý nghĩa của trước thích hợp

Tôi đang cố gắng tìm hiểu những điều cơ bản của quyết định Bayes và tôi đã bắt gặp cụm từ "đúng trước" nhưng tôi không thực sự hiểu ý nghĩa của nó. Có ai biết không?

prior

— Tìm hiểu_and_Share
nguồn

Theo mặc định, "trước" thường có nghĩa là "trước thích hợp", vì vậy đây là trường hợp tìm từ trái nghĩa có thể hữu ích hơn. (Nếu điều này không có ích, bạn có thể làm rõ, nhưng hãy xem xét thêm thẻ tự học .)

— GeoMatt22

Tôi đã tìm kiếm ý nghĩa của từ trước không đúng và tôi thấy rằng nó có nghĩa là trước đó không tích hợp với một và thậm chí có thể là vô hạn (nó không phải là một phân phối xác suất phù hợp để nói ...) Bạn có đồng ý @ GeoMatt22 không? Ngoài ra, những gì về thẻ tự sudy?

— Tìm hiểu_and_Share

Bạn đã đúng, một ưu tiên không phù hợp là một ưu tiên không tích hợp với một và thậm chí có thể là vô hạn như ví dụ: '' thống nhất trước '' trên .

[0, + \infty [

$[0,+\infty[$

@MedNait đó là chính xác. Một ưu tiên thích hợp theo nghĩa đen là một ưu tiên là PDF, vì vậy có tích phân đơn vị. Tôi đã đề cập đến việc tự học khi câu hỏi ngắn của bạn xuất hiện tương tự như các loại câu hỏi (bài tập về nhà / sách giáo khoa) mà chúng ta thấy rất nhiều, với rất ít ý nghĩa mà người đăng đã cố gắng tự giải quyết. Nhưng tôi nhận ra rằng "trước thích hợp" có thể khó với Google, như đã lưu ý trong nhận xét ban đầu của tôi.

— GeoMatt22

Phân phối trước tích hợp với 1 là phân phối trước thích hợp, ngược lại với phân phối trước không phù hợp .

Ví dụ: xem xét ước tính giá trị trung bình, trong phân phối bình thường. hai bản phân phối trước: $\mu$

$\qquad f(\mu) = N(\mu_0,\tau^2)\,,\: -\infty<\mu<\infty$

$\qquad f(\mu) \propto c\,,\qquad\qquad -\infty<\mu<\infty.$

Đầu tiên là một mật độ thích hợp. Thứ hai là không - không có sự lựa chọn nào của có thể mang lại mật độ tích hợp thành . Tuy nhiên, cả hai đều dẫn đến phân phối sau thích hợp. $c$ $1$

Xem các bài viết sau đây đưa ra ánh sáng bổ sung về việc sử dụng vấn đề linh mục không đúng và một số vấn đề liên quan chặt chẽ:

Bằng phẳng, liên hợp và siêu linh mục. Họ là ai?

Một "trước đây không thông tin" là gì? Chúng ta có thể có một cái mà thực sự không có thông tin?

— Glen_b -Reinstate Monica
nguồn

Chỉ cần hoàn thành sự hiểu biết của tôi, là một ưu tiên tích hợp thành 1 và không phải lúc nào cũng tích cực đúng không?

— Tìm hiểu_and_Share

Điều đó sẽ không được sử dụng chút nào, vì nó sẽ không để lại cho bạn một hậu thế thích hợp.

— Glen_b -Reinstate Monica

Vì vậy, về cơ bản, chúng ta có thể có được một hậu thế thích hợp ngay cả với không phù hợp vì nhân với khả năng ( : phân phối dữ liệu được cung cấp không thể không chính xác!) Đảm bảo điều này . Mặt khác, nếu ưu tiên có giá trị âm thì không có gì có thể sửa cho điều này. Điều này có đúng không?

p (θ)

$p(\theta)$

p (x | θ)

$p(x|\theta)$

θ

$\theta$

— Tìm hiểu_and_Share

Sản phẩm có mật độ trước đi xuống dưới với khả năng sẽ tạo ra một hậu thế xuống dưới 0 (trừ khi khả năng xảy ra là 0 ở đó). Nhưng trước khi đi tiêu cực cũng sẽ không có giải thích. Một sự không phù hợp trước đây thường vẫn có thể được hiểu theo nghĩa nào đó (ít nhiều mơ hồ).

— Glen_b -Reinstate Monica

Bởi: "Một ý nghĩa không đúng trước vẫn có thể được hiểu theo một nghĩa nào đó", ý bạn là trọng số của hàm khả năng, trong đó các giá trị cao có thể của giá trị không phù hợp có thể được sửa bởi hệ số chuẩn hóa ?

p (x)

$p(x)$

— Tìm hiểu_and_Share