Qual é a diferença matemática entre usar uma abordagem anterior não informativa e uma abordagem freqüentista?

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Priores não informativos são preferidos nos casos em que o viés não é aceitável (por exemplo, salas de audiências, etc.)

No entanto, parece-me que faria sentido usar uma abordagem freqüentista. Por que a abordagem bayesiana tem um prévio não informativo?

Obrigado!

bayesian prior uninformative-prior user154510
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Em muitas situações, não existe um prévio não informativo, pois depende de como o espaço de estados é parametrizado. Então, exatamente qual "prioritário não informativo" você consideraria equivalente a uma análise não bayesiana?

whuber

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$\theta$ $\theta$

Eu escrevi vários artigos sobre exatamente esse tópico. Se você quiser mais exemplos, consulte: Patologias da estatística ortodoxa , inferindo uma distribuição gaussiana e inferência bayesiana de uma distribuição uniforme .

Tom Minka
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2 / 3

$2/3$

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θ

$\theta$

\frac{3}{4}

$\frac 3 4$

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É para os puristas metodológicos que não suportam usar estatísticas freqüentes e chatas com todas as suas inconsistências "horríveis" (esqueça o fato de que os priores ininformativos geralmente são impróprios!).

Sério, porém: uma distribuição posterior bayesiana desinformada parecerá muito com uma função de probabilidade normalizada, enquanto um freqüentador relataria o intervalo de confiança usual. Como a inferência freqüentista não obedece ao "princípio" de probabilidade, as duas respostas podem ser bem diferentes.

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Você poderia adicionar alguns exemplos?

Yehoshaphat Schellekens

Qual é a diferença matemática entre usar uma abordagem anterior não informativa e uma abordagem freqüentista?

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