反映先验 - 数据冲突与一致的先验集
统计方法学
2016-10-25 v1
摘要
在贝叶斯统计中，先验分布的选择往往存在争议，特别是在先验知识有限或数据稀缺的情况下。在不精确概率论中，先验集被用于准确建模和反映先验知识。其优势在于可以建模先验 - 数据冲突敏感性：当先验与数据存在冲突时，后验推断的范围应更大。我们提出了一种生成先验集的新方法，该方法除了具备先验 - 数据冲突敏感性外，还能通过降低后验不精确度来反映强烈的先验 - 数据一致性。
引用
@article{arxiv.1610.07217,
title = {Sets of Priors Reflecting Prior-Data Conflict and Agreement},
author = {Gero Walter and Frank P. A. Coolen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.07217},
year = {2016}
}
备注
12 pages, 6 figures, In: Paulo Joao Carvalho et al. (eds.), IPMU 2016: Proceedings of the 16th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, Eindhoven, The Netherlands