균일 한 사전을 사용한 베이지안 후 확률의 용어에 대한 용어


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만약 유니폼 , 및 빈 , 다음의 사후 평균 주어진다 .p∼(0,1)X∼(n,p)pX+1n+2

이 견적의 일반적인 이름이 있습니까? 나는 그것이 많은 사람들의 문제를 해결한다는 것을 발견했고 사람들에게 참조를 지적하고 싶지만 그것에 대한 올바른 이름을 찾지 못했습니다.

통계 101 서적에서 "+ 1 / + 2 추정기"라고 불리는 것을 막연하게 기억합니다. 그러나 그것은 검색 할 수없는 용어는 아닙니다.

답변:


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이전의 및 가능성 을 사용 하여 번의 시도 에서 성공 사후 분포는 (이것은 이전의 커널과 후자의 커널을 얻을 가능성을 곱하여 쉽게 볼 수 있습니다.)Unif(0,1)≡Beta(α0=1,β0=1)Binom(n,θ)xnBeta(αn=1+x,βn=1+n−x).

그러면 사후 평균 은

μn=αnαn+β=x+1n+2.

베이지안 맥락에서, 용어 후단 평균을 사용하는 것이 가장 좋습니다. (후부 분포의 중앙값과 PDF의 최대 값도 사후 정보를 요약하는 데 사용되었습니다.)

참고 : (1) 여기서 을 정보가없는 사전 배포로 사용합니다. 건전한 이론적 근거에서 일부 베이지안 통계학자는 Jeffreys 이전의 를 비 정보적인 선행으로 사용하는 것을 선호합니다. 그런 다음 사후 평균은Beta(1,1)B e t a ( 1 Beta(12,12)μn=x+.5n+1.

(2) 빈번한 신뢰 구간을 만들 때 Agresti와 Coull은 추정기에 기반한 신뢰 구간을 얻기 위해 표본에 "두 번의 성공과 두 번의 실패 추가"를 제안했습니다 보다 정확한 범위 확률을 갖습니다 ( 사용하는 기존 Wald 간격보다데이비드 무어는이 더빙 한 플러스 네 자신의 널리 사용되는 기초 통계 텍스트의 일부 추정을하고, 용어는 다른 사람에 의해 사용되어왔다. 견적 담당자가 'plus two', Jeffries '가'plus one '인 것을보고 놀라지 않을 것입니다.p^=x+2n+4, P =Xp^=xn).

(3)이 모든 추정기는 '추정기를 1/2로 축소'하는 효과가 있으므로 '수축량 추정기'(특히 James-Stein 추론에서 훨씬 더 널리 사용되는 용어)라고합니다. @Taylor의 답변 (+1)을 참조하십시오.



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예, 그러나 그것은 용어에 어떻게 도움이 됩니까?
— BruceET

그것은 당신이 쓴 파생을 쉽게 도와줍니다. 일부 사람들은 실제로 파생 자체를 찾아이 질문에 직면 할 수 있습니다.
— Royi 2019

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(2) 정말 관심이있는 것입니다. 견적자가 순전히 상용주의 정당화를 위해 제시되었다는 것을 알지 못했습니다. 솔루션으로 처방하는 경우 항상 특정 다항식이 이전에 보이지 않았을 때 확률을 계산하는 방법과 같습니다 (즉, 문자 수로 클러스터링하고 하나의 클러스터에 "z"가 포함되어 있지 않음). CI의 적용 확률과 관련이 있습니다. 감사합니다!
— Cliff AB

실제 응용 프로그램에서는 적용 범위 확률이나 CI의 평균 길이를 무시할 수 없습니다. 그렇지 않으면 이항 적 성공 확률에 대한 다목적 100 % CI가 완전히 정보가없는 간격// 질문에 대한 귀하의 이유를이 의견에 명확하게 진술 해주십시오. (0,1).
— BruceET

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Pierre-Simon Laplace가 내일 다시 태양이 떠 올릴 확률을 추정하는 데 이것을 사용했기 때문에 이것을 Laplace의 평활화 또는 Laplace의 승계 규칙 이라고합니다. 다음 번에는이 단위로 증가 된이 수를 두 단위로 증가시킨 동일한 수로 나눈 것과 같습니다. "

Essai philosophique sur les probabilités par le 후작 데 라플라스


(+1) 역사적 참고 자료
— BruceET

(+1) 이것과 @BruceET의 대답은 달랐지만 내 질문에 대한 정답이었습니다.
— Cliff AB

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그것을 수축량 추정기 라고 부를 수 있습니다. 추정값은 유비쿼터스 표본 평균보다 가깝습니다 ..5


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(+1) 사실, 그것은 수축량 추정기입니다. 이항 / 다항식 사례의 특정 이름을 원했기 때문에 다른 연구원들이 정확한 추정량에 관한 자료를 가리 키도록 할 수 있습니다. 베이지안 통계가 무엇인지 설명하는 것부터 시작하지 않아도됩니다.
— Cliff AB
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