Conjugate Prior Analysis
Conjugate prior analysis is a class of Bayesian inference methods in which the prior distribution and the likelihood belong to a matched family — called a conjugate pair — so that the posterior distribution has exactly the same functional form as the prior and can be derived in closed form. Introduced systematically by Raiffa and Schlaifer (1961) and consolidated by DeGroot (1970), conjugate analysis is the pedagogic backbone of introductory Bayesian statistics and a practical tool whenever analytical tractability is required.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- Raiffa, H. & Schlaifer, R. (1961). Applied Statistical Decision Theory. Harvard University Press. · ISBN 978-0-87584-017-8
- DeGroot, M. H. (1970). Optimal Statistical Decisions. McGraw-Hill. · ISBN 978-0-07-016242-6
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. · ISBN 978-1-4398-4095-5
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.