我正在阅读先验分布,并为具有未知均值和未知方差的正态分布随机变量样本计算了 Jeffreys。根据我的计算,Jeffreys 先验如下: 这里,是 Fisher 的信息矩阵。
但是,我也阅读了声明的出版物和文件
- 参见Kass 和 Wassermann (1996)中的第 2.2 节。
- 见Yang and Berger (1998)第 25 页
作为 Jeffreys 先验,对于具有未知均值和方差的正态分布的情况。什么是“实际的”杰弗里斯先验?
我正在阅读先验分布,并为具有未知均值和未知方差的正态分布随机变量样本计算了 Jeffreys。根据我的计算,Jeffreys 先验如下: 这里,是 Fisher 的信息矩阵。
但是,我也阅读了声明的出版物和文件
作为 Jeffreys 先验,对于具有未知均值和方差的正态分布的情况。什么是“实际的”杰弗里斯先验?
我认为差异可以通过作者是否考虑上的密度或上的密度来解释。支持这种解释,Kass 和 Wassermann 写的确切的东西是 而 Yang 和 Berger 写
现有答案已经很好地回答了原始问题。作为一名物理学家,我只想在这个讨论中添加一个维度论点。如果你考虑和为了描述随机变量在真实一维空间中的分布并以米为单位,它们具有维度和. 要有一个物理上正确的先验,你需要它有正确的维度,即唯一的权力在非参数先验中物理上可能是:
是杰弗里斯先验。然而在实践中经常被使用,因为它导致一个相对简单的后验,这个先验的“直觉”是它对应于一个平坦的先验.