У чому проблема з емпіричними пріорами?

У літературі я іноді натрапляю на зауваження, що вибір теоретиків, які залежать від самих даних (наприклад, Zellners g-prior), можна піддавати критиці з теоретичної точки зору. Де саме проблема, якщо попередній не обраний незалежно від даних?

bayesian prior hierarchical-bayesian

— muffin1974
джерело

Відповіді:

Як правило, інформаційні пріори зазвичай розглядаються як інформація про параметри (або гіпотези) перед переглядом даних. Таким чином, будь-який пріоритет на основі даних порушує принцип ймовірності, оскільки докази з вибірки надходять через функцію ймовірності та попередні.

— jaradniemi
джерело

В -значення невірно. Візьмемо простий приклад. Перевірте, чи середнє значення популяції дорівнює конкретній величині чи ні. Припустимо, середнє значення вибірки більше . Тоді було б просто неправильно дозволяти даним даним керівництву перевіряти лише однобічну альтернативу. Ваша -значення буде половиною того, що має бути. $p$ $\mu$ $\mu_0$ $\bar x$ $\mu_0$ $p$

$\mu \ge \mu_0$ $\mu$

— користувач3697176
джерело

Я здивований, здивований і радий, що ви використовуєте частістські рамки для ілюстрації баївської концепції.

— Олексій

Те саме. Перше речення змусило мене піти "що за чорт?"

— Мехрдад

Я погоджуюся, це цікавий спосіб початку розмови в байєсівському контексті. Але чи правильно я розумію, що це інтуїтивне пояснення також просто описує порушення принципу ймовірності, як вказав @jaradniemi у своїй відповіді?

— muffin1974

@Alexis - частолюбивий експерт з доменом

— байєс

@ssdecontrol: Ха-ха, не зовсім впевнений, чи розумію, що ти намагаєшся сказати. Це не може існувати язик в щоку, що говорить частоліст із досвідом домену? : P

— Мехрдад