Аналіз спряжених апріорних розподілів
Аналіз спряжених апріорних розподілів — це клас методів байєсівського висновування, у яких апріорний розподіл та функція правдоподібності належать до однієї сімейства — званої спряженою парою — так, що апостеріорний розподіл має точно таку ж функціональну форму, як і апріорний, і може бути отриманий у замкненій формі. Систематично запроваджений Raiffa та Schlaifer (1961) і консолідований DeGroot (1970), спряжений аналіз є педагогічною основою вступної байєсівської статистики та практичним інструментом, коли потрібна аналітична розв'язність.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Conjugate Prior Bayesian Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Байєсівська регресіяБаєсові методи↔ compare
- Емпіричний БаєсБаєсові методи↔ compare
- Метод Монте-Карло на основі ланцюгів Маркова (MCMC)Баєсові методи↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →