Чи застосовують статистики попередній досвід Джефріса в реальній роботі?

Коли я дізнався про попередній Джефріс у своєму випускницькому класі статистичних висновків, то мої професори звучали так, ніби це було цікаво здебільшого з історичних причин, а не тому, що хтось коли-небудь ним користуватиметься. Тоді, коли я взяв аналіз даних Баєса, нас ніколи не просили використовувати пріори Джефріса. Хтось насправді використовує це на практиці. Якщо так (чи ні), то чому чи ні? Чому деякі статистики не сприймають це серйозно?

bayesian prior jeffreys-prior

— фрелк
джерело

Мені подобається використовувати попередній Джефріс як попередній за замовчуванням / неінформативний для простої біноміальної моделі (

). Він поєднується з вагою, еквівалентною одній даті, і це 1

-порядкова відповідність вірогідності, тому я маю гарне відчуття щодо того, що це робить з функцією ймовірності, і як інтерпретувати отримані достовірні інтервали.

p (θ) \propto \sqrt{θ (1 - θ)}

$p\left(\theta\right)\propto\sqrt{\theta\left(1-\theta\right)}$

^{s t}

$^{\rm{st}}$

— Циан

Часткова відповідь на це знаходимо в Gelman et al., Bayesian Data Analysis , 3rd ed.

Принцип Джеффріса може бути поширений на багатопараметричні моделі, але результати є більш суперечливими. Простіші підходи, засновані на припущенні незалежних неінформативних попередніх розподілів для компонентів векторного параметра можуть дати інші результати, ніж отримані за принципом Джеффріса. Коли кількість параметрів у задачі велика, ми вважаємо корисним відмовитися від чистих неінформативних попередніх розподілів на користь ієрархічних моделей, як ми обговорюємо у главі 5. $\theta$

Коли Гельман пише, що результати є "суперечливими", я вважаю, що він означає, що пріоритет, який є неінформативним в одному вимірі, має тенденцію стати сильно інформативним у кількох. Якщо пам'ять слугує, це була заява, подана в тому ж розділі BDA 2nd ed., Але в даний момент у мене немає копії.

— Sycorax каже, що відновіть Моніку
джерело

Гельман ЛЮБИТЬ ієрархічні моделі

— Глен

І з дуже

— поважною