Jaki jest problem z empirycznymi priory?

W literaturze czasami natrafiam na uwagę, że wybór priorytetów, które zależą od samych danych (na przykład g-Prior Zellnera), można krytykować z teoretycznego punktu widzenia. Gdzie dokładnie jest problem, jeśli przeor nie zostanie wybrany niezależnie od danych?

Zasadniczo informacyjne informacje o priory są zazwyczaj wyświetlane jako informacje o parametrach (lub hipotezach) przed obejrzeniem danych. Tak więc każdy przeor oparty na danych narusza zasadę prawdopodobieństwa, ponieważ dowody z próby przechodzą przez funkcję prawdopodobieństwa i przejęcie.

Wartości są nieprawidłowe. Weź prosty przykład. Sprawdź, czy średnia populacji μ jest równa określonej wartości μ 0, czy nie. Załóżmy, że średnia próbki ˉ x jest większa niż μ 0 . Wtedy po prostu źle byłoby, gdyby dane poprowadziły cię do testowania tylko jednostronnej alternatywy. Twoja wartość p będzie o połowę mniejsza niż powinna.$p$$\mu$$\mu_0$$\bar x$$\mu_0$$p$

$\mu \ge \mu_0$$\mu$