Определение априорного распределения в байесовском анализе при наличии исходной информации, основанное на минимизации информационной метрики

В отличие от обычных предположений в эмпирическом байесовском анализе, в данной работе не требуется независимость параметров, рассматриваемых как случайные величины, соответствующие различным наблюдениям. Показано, что в случае, когда наблюдения, зависящие от параметра, и сам параметр распределены по нормальному закону, предлагаемое правило приводит к ML–II априорному распределению. Однако в случае регрессионного уравнения коэффициенты регрессии, полученные методом минимизации метрики Кульбака–Лейблера, отличаются от оценок, полученных при ML–II подходе. Также показано, что для нормальных распределений метрика Кульбака–Лейблера достигает асимптотически единственного минимума на истинном априорном распределении.

На нашем сайте вы можете скачать книгу "Определение априорного распределения в байесовском анализе при наличии исходной информации, основанное на минимизации информационной метрики" Л. Н. Слуцкин бесплатно и без регистрации в формате pdf, читать книгу онлайн или купить книгу в интернет-магазине.