Порівняння між оцінками Байєса

Розглянемо квадратичну втрату , з попередньо заданим де . Нехай ймовірність. Знайдіть оцінку Байєса . $L(\theta,\delta)=(\theta-\delta)^2$ $\pi(\theta)$ $\pi(\theta)\sim U(0,1/2)$ $f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0$ $\delta^\pi$

Розглянемо зважені квадратичні втрати де з попереднім . Нехай - вірогідність. Знайдіть оцінку Байєса . $L_w(\theta,\delta)=w(\theta)(\theta-\delta)^2$ $w(\theta)=\mathbb{I}_{(-\infty,1/2)}$ $\pi_1(\theta)=\mathbb{I}_{[0,1]}(\theta)$ $f(x|\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x), \theta>0$ $\delta^\pi_1$

Порівняйте і $\delta^\pi$ $\delta^\pi_1$

Спочатку я помітив, що , і я припустив, що така ймовірність, інакше я не отримаю жодної задньої, то тому оцінка Байєса щодо квадратичних втрат є $f(x|\theta)\sim Beta(\theta,1)$

π (θ | x) \propto f (x | θ) π (θ) = θ x^{θ - 1} I_{[0, 1]} * 2 I_{(0, 1 / 2)} (θ) \sim B e t a (θ, 1)

$\pi(\theta|x)\propto f(x|\theta)\pi(\theta)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}*2\mathbb{I}_{(0,1/2)}(\theta)\sim Beta(\theta,1)$

E [π (θ | x)] = \frac{θ}{θ + 1}

$\mathbb{E}[\pi(\theta|x)]=\frac{\theta}{\theta+1}$

Я дивлюся в книзі «Байєсівський вибір» і є теорема про оцінку Байєса, пов’язану з зваженим квадратичним втратою, і вона задана

δ^{π} (x) = \frac{E^{π} [w (θ) θ | x]}{E^{π} [w (θ) | x]}

$\delta^\pi(x)=\frac{\mathbb{E}^\pi[w(\theta)\theta|x]}{\mathbb{E}^\pi[w(\theta)|x]}$

Чи може хтось мені пояснити, як я це обчислюю?

Що я спробував:

δ^{π} (x) = \frac{\frac{\int θ w (θ) f (x | θ) π (θ) d θ}{\int w (θ) f (x | θ) π (θ) d θ}}{\frac{\int f (x | θ) π (θ) d θ}{\int w (θ) f (x θ) π (θ) d θ}}

$\delta^\pi(x)=\frac{\frac{\int \theta w(\theta)f(x|\theta)\pi(\theta)d\theta}{\int w(\theta)f(x|\theta)\pi(\theta)d\theta}}{\frac{\int f(x|\theta)\pi(\theta)d\theta}{\int w(\theta)f(x\theta)\pi(\theta)d\theta}}$

Я знаю, що підтримка є , але коли я намагався інтегруватися в чисельник $[0,\frac{1}{2}]$

\int θ w (θ) f (x | θ) π (θ) d θ = \int_{0}^{\frac{1}{2}} θ θ x^{θ - 1} d θ = \frac{1}{x} \int_{0}^{\frac{1}{2}} θ^{2} x^{θ} d θ

$\int \theta w(\theta)f(x|\theta)\pi(\theta)d\theta=\int_0^\frac{1}{2}\theta\theta x^{\theta-1}d\theta=\frac{1}{x}\int_0^\frac{1}{2}\theta^2 x^\theta d\theta$

Я не отримую хороших результатів.

— Сіань
джерело

Чи не є тут негативним?

w (θ)

$w(\theta)$

— Juho Kokkala

Я не розумію вашого зауваження про "тільки для невід'ємного", оскільки (1) функція втрати ніколи не стане негативною і (2) ваша функція втрати в будь-якому разі не може бути негативною.

w (θ)

$w(\theta)$

— whuber

@whuber Gosh, тепер я зрозумів свою ідіотичність, я дивився на підтримку індикатора

Відповіді:

По-перше, зауважте, що я виправив оригінальне формулювання питання wrt індикатора у ваших визначеннях вірогідності, оскільки вони повинні бути функціями not . Звідси ймовірність яка чітко інтегрується в одне: $x$ $\theta$

f (x) = θ x^{θ - 1} I_{[0, 1]} (x)

$f(x)=\theta x^{\theta-1}\mathbb{I}_{[0,1]}(x)$

\int_{0}^{1} θ x^{θ - 1} d x = 1

$\int_0^1 \theta x^{\theta-1}\text{d}x = 1$

По-друге, posterior in не є функцією Beta, оскільки, як вказує Greenparker Через обмеження за значеннями це не є також гамма-розподілом, а усіченням гамма-розподілу. $\theta$

π (θ | x) \propto I_{[0, 1 / 2]} (θ) θ x^{θ - 1} \propto I_{[0, 1 / 2]} (θ) θ \exp {\log (x) θ}

$\pi(\theta|x)\propto\, \mathbb{I}_{[0,1/2]}(\theta)\theta x^{\theta-1}\propto \mathbb{I}_{[0,1/2]}(\theta)\,\theta \exp\{\log(x)\theta\}$

θ

$\theta$

Звідси оцінювач Байєса - це заднє очікування який, можливо, вимагає використання неповної функції Gamma, але який може бути отриманий у закритому вигляді шляхом інтеграції по частині: з тих пір

\begin{aligned} E [θ | x] & = \int_{0}^{1 / 2} θ \times θ \exp {\log (x) θ} d θ / \int_{0}^{1 / 2} θ \exp {\log (x) θ} d θ \\ = \int_{0}^{1 / 2} θ^{2} \exp {\log (x) θ} d θ / \int_{0}^{1 / 2} θ \exp {\log (x) θ} d θ \end{aligned}

$\begin{align*}\mathbb{E}[\theta|x] &= \int_0^{1/2} \theta\times\theta \exp\{\log(x)\theta\}\text{d}\theta \Big/ \int_0^{1/2} \theta \exp\{\log(x)\theta\}\text{d}\theta\\&= \int_0^{1/2} \theta^2 \exp\{\log(x)\theta\}\text{d}\theta \Big/ \int_0^{1/2} \theta \exp\{\log(x)\theta\}\text{d}\theta\\\end{align*}$

\int_{0}^{1 / 2} θ^{k} \exp {- α θ} d θ = \frac{- 1}{α} {[θ^{k} \exp {- α θ}]}_{0}^{1 / 2} + \frac{k}{α} \int_{0}^{1 / 2} θ^{k - 1} \exp {- α θ} d θ

$\int_0^{1/2} \theta^k \exp\{-\alpha\theta\}\text{d}\theta = \frac{-1}{\alpha}\left[\theta^k \exp\{-\alpha\theta\}\right]_0^{1/2} + \frac{k}{\alpha}\int_0^{1/2} \theta^{k-1} \exp\{-\alpha\theta\}\text{d}\theta$

\int_{0}^{1 / 2} \exp {- α θ} d θ = \frac{1 - \exp {- α / 2}}{α}

$\int_0^{1/2} \exp\{-\alpha\theta\}\text{d}\theta = \frac{1-\exp\{-\alpha/2\}}{\alpha}$

Останнє, як зазначено в моїй книзі , насправді мінімізація в рівнозначна мінімізації в що саме по собі еквівалентно мінімізації в що означає заміну початкового попереднього на новий попередній яку потрібно перенормувати на щільність, тобто $\delta$

\int w (θ) (θ - δ)^{2} π (θ | x) d θ

$\int w(\theta)(\theta-\delta)^2 \pi(\theta|x) \text{d}\theta$

δ

$\delta$

\int w (θ) (θ - δ)^{2} π (θ) f (x | θ) d θ

$\int w(\theta)(\theta-\delta)^2 \pi(\theta)f(x|\theta) \text{d}\theta$

δ

$\delta$

\int (θ - δ)^{2} w (θ) π (θ) f (x | θ) d θ

$\int (\theta-\delta)^2 w(\theta)\pi(\theta)f(x|\theta) \text{d}\theta$

π

$\pi$

w (θ) π (θ)

$w(\theta)\pi(\theta)$

π_{1} (θ) = w (θ) π (θ) / \int w (θ) π (θ) d θ

$\pi_1(\theta)=w(\theta)\pi(\theta) \Big/\int w(\theta)\pi(\theta)\text{d}\theta$

— Сіань
джерело

Ваша відповідь щодо частини втрати помилки в квадраті неправильна.

π (θ | x) \propto f (x | θ) π (θ) = 2 θ x^{θ - 1} I_{(0, 1 / 2)} (θ) .

$\pi(\theta|x) \propto f(x|\theta) \pi(\theta) = 2\theta x^{\theta-1}I_{(0,1/2)}(\theta).$

Це розподіл в , а не в , а випадкова змінна в задній частині - . Отже, ваша відповідь невірна, і правильною відповіддю було б заднє середнє для цього розподілу. $Beta(\theta,1)$ $x$ $\theta$ $\theta$

У другій частині

(Попередньою функцією зваженого збитку є але ви позначаєте її як . Я перемикаю нотацію назад на .) $\pi_1$ $\pi$ $\pi_1$

Нехай , де - константа нормалізації. Вам потрібно розрахувати $\pi'(\theta) = cw(\theta) \pi_1(\theta)$ $c$

\begin{aligned} δ^{π_{1}} (x) & = \frac{E^{π_{1}} [w (θ) θ | x]}{E^{π_{1}} [w (θ | x)]} \\ = \frac{\int w (θ) θ f (x | θ) π_{1} (θ) d θ}{\int w (θ) f (x | θ) π_{1} (θ) d θ} \\ = \frac{\int θ f (x | θ) π^{'} (θ) d θ}{\int f (x | θ) π^{'} (θ) d θ} \\ = E^{π^{'}} [θ | x] \end{aligned}

$\begin{align*} \delta^{\pi_1}(x) & = \dfrac{E^{\pi_1}[w(\theta) \theta |x ]}{E^{\pi_1}[w(\theta|x)]}\\ & = \dfrac{\int w(\theta) \theta f(x|\theta) \pi_1(\theta)\, d\theta}{\int w(\theta) f(x|\theta)\pi_1(\theta)\, d\theta}\\ & = \dfrac{\int \theta f(x|\theta) \pi'(\theta) \,d\theta}{\int f(x|\theta) \pi'(\theta) \, d\theta}\\ & = E^{\pi'}[\theta|x] \end{align*}$

Таким чином, для функції втрат найменше зважених квадратів теорема говорить, що оцінка Байєса є задньою середньою по відношенню до іншого попереднього. Попереднє

π^{'} (θ) \propto w (θ) π_{1} (θ) .

$\pi'(\theta) \propto w(\theta) \pi_1(\theta).$

Константа нормалізації - . $\int_{\theta} w(\theta) \pi(\theta) d\theta = E_{\pi_1}[w(\theta)]$

\begin{aligned} E_{π_{1}} [w (θ)] & = \int_{0}^{1 / 2} I_{0, 1} (θ) d (θ) = \frac{1}{2} . \end{aligned}

$\begin{align*} E_{\pi_1}[w(\theta)] & = \int_{0}^{1/2} I_{0,1}(\theta) d(\theta) = \frac{1}{2}. \end{align*}$

Отже, пріоритет є . Це те саме, що ви мали у першому запитанні. $\pi'(\theta) = 2I_{(0,1/2)}(\theta)$

Таким чином, відповідь на сценарії (якими б вони не були) буде однаковою. Ви можете знайти інтеграл тут . Хоча, можливо, буде достатньо правильної форми відповіді, а не заповнення інтеграла.

— Грінпаркер
джерело