Bayes Analizinde tek tip önceki dağılım kullanıldığında, arka dağılım neden olabilirlik fonksiyonuyla aynıdır?
Bayes analizini incelerken, eğer tek tip bir ön dağılım kullanırsak arka dağılımın olasılık fonksiyonuyla aynı olduğu söylendi. Neden böyle olduğunu anlamakta güçlük çekiyorum. Intenet ile ilgili bir derse atıfta bulunuyorum ve bağlantı aşağıdaki gibidir:
http://www.sumsar.net/blog/2017/02/introduction-to-bayesian-data-analysis-part-one/
Eğitmen videoda yapılan [pior * olasılık] hesaplamasını göstermek için Bayes Teoremini gösterir, ancak videoda [pior * olasılık] ne zaman yapıldığını bulamıyorum. Burada neyi özlüyorum?
Yanıtlar
Posterior öncedir$\,\times\,$olasılık$\,\times\,$sabit; düzgün yoğunluk basitçe sabittir ve diğer sabit terimde emilir.
Açık bir örnek olarak alın $\mathrm{uniform}(0,1)$; o zaman, önceki pdf olduğundan$f(\theta) = 1$, önce$\,\times\,$olasılık = 1$\,\times\,$olasılık = olasılık.
Bence önsezi, modelin parametre değerlerinin dağılımını (yani posterior) daha olası olduğunu düşündüğünüz yöne doğru dürttüğünüzdür. Bir üniforma ile tüm olası değerlere eşit ağırlık verirsiniz, yani herhangi bir yönde dürtmezsiniz. Sonuç olarak, öncekinin hiçbir etkisi yoktur ve sadece olasılıkla sonuçlanırsınız.