是否可以仅使用先验样本应用贝叶斯定理?

机器算法验证 贝叶斯 马尔可夫链蒙特卡罗
2022-04-03 18:15:48

我只是想知道——在没有先验样本的分析表达式的情况下应用贝叶斯定理是否可行/可行?

例如,假设您通过 MCMC 方法从先前的实验中获得了足够的后验分布,并且您希望将该后验用作新实验的先验。您和以前一样有一个似然性的分析表达式,但现在只有(新)先验的样本。你将如何进行?

1个回答

简短的回答是肯定的。查看顺序 MCMC/粒子过滤器

本质上,您的先验由一堆粒子组成(M)。因此,要从您的先验中采样,只需选择一个具有概率的粒子1/M. 由于每个粒子被选中的概率相同,因此该项在 MH 比率中消失了。

粒子滤波器的一个大问题是粒子退化。发生这种情况是因为您试图用离散粒子表示连续分布 - 没有免费的午餐!

Srikant Vadali 的澄清

我读到的问题是:我有输出,即来自 MCMC 方案的后验。我想将此后验用作新数据集的先验。

这(可能)意味着您具有连续分布的离散表示,即粒子表示。因此,不是在连续分布上进行随机游走(例如),您需要从您的先验中选择值,即您选择一个粒子。

托尼等人。, 将这个想法与 ABC 一起使用。