ベイズ分析で均一な事前分布が使用されている場合、事後分布が尤度関数と同じであるのはなぜですか？
Aug 17 2020
ベイズ分析を研究していると、均一な事前分布を使用した場合、事後分布は尤度関数と同じであると言われます。なぜそうなのか理解するのに少し苦労しています。私はインターネットでの講義を参照しています。リンクは次のとおりです。
http://www.sumsar.net/blog/2017/02/introduction-to-bayesian-data-analysis-part-one/
講師はベイズの定理を示して、ビデオで行われた[pior *尤度]の計算を示していますが、ビデオで[pior *尤度]がいつ行われたかがわかりません。ここで何が欠けていますか？
回答
9 einar Aug 17 2020 at 15:46
後部は前です$\,\times\,$可能性$\,\times\,$絶え間ない; 均一密度は単に一定であり、他の定数項に吸収されます。
明確な例として、 $\mathrm{uniform}(0,1)$; 次に、前のpdfは$f(\theta) = 1$、前$\,\times\,$尤度= 1$\,\times\,$尤度=尤度。
1 dariober Aug 17 2020 at 16:09
直感的には、事前にモデルのパラメーター値の分布を、より可能性が高いと思われる方向に微調整することだと思います。均一な事前分布を使用すると、すべての可能な値に等しい重みを与えます。つまり、どの方向にも微調整しません。その結果、事前の効果はなく、最終的には可能性だけになります。