약한 유익한 정보는 무엇입니까?

약한 유익한 사전에 대한 정확한 정의가 있습니까?

폭 넓은 지원을 통해 주관적인 것과 다른 점은 무엇입니까?

bayesian prior

— 메밍
소스

저의 이해는 약한 유익한 선행이 선행 자체의 수학적 특성보다는 선행에 대한 연구원의 태도에 대해 더 많이 표현한다는 것입니다. 표준 예제는 로지스틱 회귀 분석을 위해 위치 0과 스케일 5/2를 사용하기 전에 Gelman이 Cauchy를 추천 한 것입니다.

— Sycorax는 Reinstate Monica가

답변:

위의 의견은 정확합니다. 양적 논의를 위해, 문헌에는 많은 "정보가없는"사전이있다. 예를 들어 Jeffreys의 이전을 참조하십시오. 이전 게시물을 참조 에 "가치가없는 이전"무엇? 진정으로 정보가없는 것을 가질 수 있습니까?

그것들은 다른 방식으로 정의되어 있지만, 핵심은 균일 한 분포가 표준적인 예일 때 특정 간격에서 너무 많은 확률을 두지 않기 때문에 그 값을 선호한다는 것입니다. 아이디어는 데이터가 모드의 위치를 결정하도록하는 것입니다.

— 커뮤니티
소스

약한 유익한 사전은 약간 유익한 "정보없는 사전"에 대한 더 나은 이름일까요?

— Memming

나는 일반적으로 "정보가없는"을 사용하는 것이 더 일반적이며 의도를 나타냅니다. 모든 배포판이 어떤 정보를 전달로 약하게 아마 더 정확하지만은, 유익한 ( 하지 않는 한 그들은 또 다른 토론입니다 부적절한 priors..but 있습니다)

나는 약한 유익한 선행 이 어떤 이론이나 다른 것에 따라 공식적으로 정의 된 유익 하지 않은 선행 에 전념하는 것을 피하는 것을 목표로 한다는 인상을 받았다. 그것들은 모든 선행 지식을 완전히 주관적인 선행으로 고려하지 않으면 서 추론에 적합한 적절한 선행이다. .

— Scortchi-Monica Monica 복원

@Scortchi : 귀하의 의견은 "약간의 유익한 정보"에 내재 된 모호성을 강조한다고 생각합니다. 귀하의 해석은 의미가 있으며 user777과 유사한 맥락에 있습니다. "정보 성"과 확률의 관계는 부분적으로 만족스러운 솔루션 (예 : Shannon 엔트로피) 만있는 까다로운 작업입니다. 정보가 부족한 사전 정보는 일부 정보 만 사용할 수 있지만 정보가없는 사전 정보는 사용 가능한 모든 정보를 무시하므로 반드시 동의어 일 필요는 없습니다.

Eupraxis1981의 유익한 선행에 관한 논의에 앞서, 이전의 "정보"는 그것의 분산에 반비례하는 것으로 생각할 수 있습니다. 거의 제로 분산을 갖는 이전을 고려하십시오. 기본적으로 "데이터를보기 전에 통계의 실제 가치 위치를 알고 있습니다. 반대로, 당신이 정말로 넓은 분산을 설정한다면, 당신은 "데이터를 보지 않고서도, 매개 변수의 진정한 가치에 대한 가정이 전혀 없습니다. 그것은 거의 모든 곳에서 가능할 것입니다. 그리고 나는 그렇게 놀라지 않을 것입니다. 나는 아마도 이전의 모드와 거의 비슷하다고 생각하지만, 그 모드와 거리가 멀다면 실제로 놀라지 않을 것입니다. "

유익하지 않은 선행은 분석에 사전 가정을 두지 않는 시도입니다 (토론이 얼마나 성공적 일 수 있는지). 그러나 전적으로 "약한"정보를 제공하는 것은 전적으로 가능하며 때로는 유용합니다.

— 데이비드 맑스
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