Анализ сопряженных априорных распределений
Анализ сопряженных априорных распределений — это класс методов байесовского вывода, в которых априорное распределение и функция правдоподобия принадлежат к согласованному семейству — называемому сопряженной парой — так, что апостериорное распределение имеет ту же функциональную форму, что и априорное, и может быть выведено в замкнутой форме. Систематически введенный Райффой и Шлайфером (1961) и консолидированный ДеГрутом (1970), сопряженный анализ является педагогической основой вводных байесовских статистик и практическим инструментом, когда требуется аналитическая разрешимость.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Conjugate Prior Bayesian Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/bayesian/conjugate-prior-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Байесовская регрессияБайесовские методы↔ compare
- Эмпирический БайесБайесовские методы↔ compare
- Метод Монте-Карло по цепям Маркова (MCMC)Байесовские методы↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →