2016-04-29 9 views
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は、私が「ベイジアンデータ解析を行う」Kruschkeの本を読んでいると、245ページ、それは言う:ベイジアン解析での「低レベルパラメータ」とは何ですか?

典型的な階層モデルで

低レベルの推定値はパラメータが、彼らは希望よりも、一緒に 近くに引っ張られますより高いレベルの分布がなければこれをまとめて を引くことを見積もりの​​縮小と呼びます。

ベイジアン解析では、低レベルと高レベルのパラメータの意味を誰でも説明できますか。

本の定義が見つかりませんでした。 英語は母国語ではありませんが、理解しやすいでしょう。

よろしくお願いいたします。

PD: だと思います... このように尤度関数を因数分解することができる場合は、次のようになります。p(D | a、b、c) c)p(c) aはcよりも低レベルのパラメータであるbよりも低いレベルのパラメータです。

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私はこの問題をプログラミングに関係していないため、トピックとして扱っています – SomeWittyUsername

答えて

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はい、あなたの答えは、「尤度関数をこのように因数分解することができれば、p(D | a、b、c)= p(D | a)p(a | b)p(b | c)p (c)aはcよりも低レベルのパラメータであるbよりも低いレベルのパラメータです。正確に正しいです。

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