Howtosignalprocessing
- Apakah pengedaran posterior kecil?
- Apa yang dimaklumkan oleh pengedaran posterior kami?
- Bagaimana anda menemui pengedaran posterior?
- Apa itu posterior dalam statistik Bayesian?
Apakah pengedaran posterior kecil?
Pengedaran p (θ1 | y) p (θ 1 | y) parameter kepentingan7 Memandangkan data dipanggil pengedaran posterior marginal, dan ia boleh dikira dengan mengintegrasikan parameter gangguan daripada pengedaran posterior penuh: P (θ1 | y) = ∫p (θ | y) dθ2 p (θ 1 | y) = ∫ p (θ | y) d θ 2 Integral ini juga boleh ditulis sebagai ...
Apa yang dimaklumkan oleh pengedaran posterior kami?
Ingat bahawa pengedaran posterior mewakili ketidakpastian kami (atau kepastian) dalam Q, selepas menggabungkan maklumat dalam data (kemungkinan) dengan apa yang kita tahu sebelum mengumpul data (sebelumnya). Untuk mendapatkan intuisi, kita dapat merancang pengedaran posterior sehingga kita dapat melihat bagaimana rupanya.
Bagaimana anda menemui pengedaran posterior?
i = 1 xi (1 - p) n -Σn i = 1 xi . PS (1 - p) n -sdp = b (s + 1, n - s + 1) di mana b (x, y) adalah fungsi beta b (x, y) = γ (x) γ (y) γ ( x + y) . Oleh itu, pengedaran posterior P diberikan x1 = x1,...,Xn = xn mempunyai pdf fp | x (p | x1,...,xn) = fx, p (x1,...,xn, p) fx (x1,...,xn) = 1 b (s + 1, n - s + 1) ps (1 - p) n -s.
Apa itu posterior dalam statistik Bayesian?
Kebarangkalian posterior, dalam statistik Bayesian, adalah kebarangkalian yang disemak atau dikemas kini peristiwa yang berlaku setelah mengambil kira maklumat baru. Kebarangkalian posterior dikira dengan mengemas kini kebarangkalian terdahulu menggunakan teorem Bayes.
