Jakie są hierarchiczne priorytety?
Czym różnią się od ogólnej koncepcji a priori?
źródło
Jakie są hierarchiczne priorytety?
Czym różnią się od ogólnej koncepcji a priori?
Zwykły model bayesowski ma postać . Zasadniczo tył jest proporcjonalny do iloczynu prawdopodobieństwa i wcześniejszego. Modele hierarchiczne nadają pierwszeństwo pierwszemu (zwanemu hiperpriorem) p ( θ | y ) ∝ p ( y | θ ) p ( θ | λ ) p ( λ ) . Możemy to robić tak często, jak chcemy.
Dobre wyjaśnienie można znaleźć w „ Analiza danych bayesowskich ” Gelmana .
Kiedy masz hierarchiczny model bayesowski (zwany także modelem wielopoziomowym), dostajesz priory dla priorów i są one nazywane hierarchicznymi priors.
Rozważ na przykład:
W tym przypadku można powiedzieć, że - γ jest hyperprior.
EDYCJA: Było to dla mnie bardzo przydatne, gdy dowiedziałem się o Hierarchicznym Modelowaniu Bayesowskim. Aby uzyskać szczegółowe wyjaśnienia i szczegóły, możesz odwołać się do analizy danych Gelmana przy użyciu regresji i modeli wielopoziomowych / hierarchicznych .