¿Por qué los anteriores conjugados son útiles en las estadísticas bayesianas?

Tabla de contenido:

¿Por qué los anteriores conjugados son útiles en las estadísticas bayesianas?
¿Por qué los anteriores conjugados son útiles en las estadísticas bayesianas?
Anonim

Los previos conjugados son útiles porque reducen la actualización bayesiana a modificar los parámetros de la distribución previa (los llamados hiperparámetros) en lugar de calcular integrales.

¿Qué es un previo conjugado en bayesiano?

En la teoría de probabilidad bayesiana, si la distribución posterior p(θ | x) está en la misma familia de distribución de probabilidad que la distribución de probabilidad anterior p(θ), la anterior y la posterior se denominan distribuciones conjugadas, y la anterior se llama conjugado anterior para la función de verosimilitud p(x | θ).

¿Qué significa anterior conjugado en estadística?

Para algunas funciones de verosimilitud, si se elige un cierto anterior, el posterior termina estando en la misma distribución que el anterior. Tal anterior entonces se llama un Conjugado Prior. Siempre se entiende mejor a través de ejemplos.

¿Cuál es la distribución previa conjugada del modelo hipergeométrico?

Según la tabla de distribuciones conjugadas en Wikipedia, la distribución hipergeométrica tiene como conjugado previo una distribución beta-binomial, donde el parámetro de interés es "M, el número de miembros objetivo". Interpreto "miembros objetivo" en el sentido de que estoy modelando como hipergeométrico el número de bolas azules en un …

¿Cuál es el conjugado previo de una distribución gamma?

El método más rápido y antiguoutilizado para estimar los parámetros de una distribución Gamma es el Método de los Momentos (MM) [1]. … Se sabe que el conjugado previo para el parámetro de velocidad gamma es Distribuido por gamma pero no existe un conjugado previo adecuado para el parámetro de forma.

Recomendado: