접합체 사전에 대한 정당성?

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사용성 외에도, 접합체 이전의 사용에 대한 유행 론적 정당성 (수학적, 철학적, 휴리스틱 등)이 있습니까? 아니면 대개 대략 근사치이고 일을 훨씬 쉽게 만든다는 것입니까?

bayesian conjugate-prior philosophical

— 익명
소스

실제로 많은 경우에 MCMC를 사용하는 동안 stats.stackexchange.com/questions/126265/…와 같이 MCMC를 사용하는 동안 켤레 사전 처리를 사용할 필요 가 없습니다.

— Tim

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접합체 선행 물의 개별 혼합물이 또한 접합이기 때문에 접합체 선행을 사용하는 것에 대한 제한은 없다.

— jaradniemi

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범주 "휴리스틱"정당화를 만족시킬 수있는 경우, 다른 것들 중에서도 "가상 샘플 해석"때문에 공역 사전이 유용합니다.

π (θ) = \frac{Γ (α_{0} + β_{0})}{Γ (α_{0}) Γ (β_{0})} θ^{α_{0} - 1} {(1 - θ)}^{β_{0} - 1}

$\pi \left( \theta \right) =\frac{\Gamma \left( \alpha _{0}+\beta _{0}\right) }{\Gamma \left( \alpha _{0}\right) \Gamma \left( \beta _{0}\right) }\theta ^{\alpha _{0}-1}\left( 1-\theta \right) ^{\beta _{0}-1}$

\underline{n} = α_{0} + β_{0} - 2

$\underline{n}=\alpha _{0}+\beta _{0}-2$

\underline{n}

$\underline{n}$

α_{0} - 1

$\alpha _{0}-1$

π (θ) = \frac{Γ (α_{0} + β_{0})}{Γ (α_{0}) Γ (β_{0})} θ^{α_{0} - 1} {(1 - θ)}^{\underline{n} - (α_{0} - 1)} \propto f (y | θ),

$\pi \left( \theta \right) =\frac{\Gamma \left( \alpha _{0}+\beta _{0}\right) }{\Gamma \left( \alpha _{0}\right) \Gamma \left( \beta _{0}\right) }\theta ^{\alpha _{0}-1}\left( 1-\theta \right) ^{\underline{n}-(\alpha _{0}-1)} \propto f(y|\theta),$

f (y | θ)

$f(y|\theta)$

이것은 당신에게 이전의 매개 변수를 선택하는 방법에 대한 약간의 표시를 줄 수 있습니다 : 어떤 경우에는, 예를 들어 동전을 던진 것처럼 공평함에 대해 확신한다고 말할 수 있습니다 (예 : 20 번) 그리고 10 개의 머리를 보았습니다. 그것은 물론, 당신이 그것을 100 번 던져서 50 개의 머리를 본 것처럼 그것의 공정성에 대해 확신한다면, 이전의 믿음의 다른 힘입니다.

— 크리스토프 행크
소스

모든 접합체가 그러한 정당성을 가지고 있습니까? 잘 모르겠습니다 ...

— Tim

Diaconis and Ylvisaker (1979) 의 p274 에 관한 나의 비평을 읽었을 때 그 대답은 '그렇다'고 제안한다.

— Christoph Hanck

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Diaconis and Ylvisaker (1979) 로 인한 결과에 따라 , 우리는 지수 패밀리가 될 가능성 설정에서 선형 추정값이 이전이 켤레 인 경우에만 Bayes임을 알고 있습니다.

이것은 추정기가 선형으로 밝혀 질 때 켤레를 사용하는 것이 근본적으로 중요하다는 것을 암시합니다.

— 사용자
소스

nts :이 결과를 Johnstone의 책 2.3 장에서 보았습니다

— user795305