Por que as priores conjugadas são úteis na estatística bayesiana?

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Por que as priores conjugadas são úteis na estatística bayesiana?
Por que as priores conjugadas são úteis na estatística bayesiana?
Anonim

Os prioritários conjugados são úteis porque eles reduzem a atualização Bayesiana para modificar os parâmetros da distribuição a priori (os chamados hiperparâmetros) em vez de computar integrais.

O que é um conjugado anterior em Bayesiano?

Na teoria da probabilidade Bayesiana, se a distribuição posterior p(θ | x) estiver na mesma família de distribuição de probabilidade que a distribuição de probabilidade anterior p(θ), a anterior e a posterior são então chamadas de distribuições conjugadas, e a anterior é chamado de conjugado a priori para a função de verossimilhança p(x | θ).

O que significa a priori conjugada nas estatísticas?

Para algumas funções de verossimilhança, se você escolher uma certa anterior, a posterior acaba ficando na mesma distribuição que a anterior. Tal prior é então chamado de Prior Conjugado. É sempre melhor entendido através de exemplos.

Qual é a distribuição a priori conjugada do modelo hipergeométrico?

De acordo com a tabela de distribuições conjugadas da Wikipedia, a distribuição hipergeométrica tem como anterior conjugado uma distribuição beta-binomial, onde o parâmetro de interesse é "M, o número de membros alvo." Interpreto "membros-alvo" como significando que estou modelando como hipergeométrico o número de bolas azuis em um …

Qual é a priori conjugada para uma distribuição gama?

O método mais rápido e antigoutilizado para estimar os parâmetros de uma distribuição Gama é o Método dos Momentos (MM) [1]. … O conjugado anterior para o parâmetro Gamma rate é conhecido por ser Gamma distribuído mas não existe um conjugado adequado para o parâmetro shape.

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