Що таке задня консистенція?
послідовність можна розглядати як теоретичне обґрунтування байєсовського методу. Одним із найпопулярніших підходів до непараметричної байєсівської регресії є застосування непараметричного апріорного розподілу для невідомої функції регресії за допомогою процесів Гауса.
Задні засоби є сума даних і попередніх середніх, але кожне зважене відповідно до їх відносної точності. З нульовою попередньою точністю дворівневі моделі зводяться до однорівневої моделі (тобто GLM), а байєсівський висновок зводиться до відомої схеми оцінки максимальної правдоподібності.
Апостеріорна ймовірність — це ймовірність віднесення спостережень до груп за даними. Попередня ймовірність — це ймовірність того, що спостереження потрапить у групу до того, як ви зберете дані.
Для попереднього розподілу, вираженого як бета(θ|a,b), пріоритетне середнє значення θ дорівнює a/(a + b). Припустімо, що ми спостерігаємо z голов у N переворотах, що є пропорцією z/N голов у даних. Заднє середнє є (z + a)/[(z + a) + (N ‒ z + b)] = (z + a)/(N + a + b).
Метою висновку часто є апостеріорне передбачення, тобто оцінка або вибірка з апостеріорного прогнозного розподілу p ( y ~ ∣ y ) , де дані спостережень і дані, які ще не спостерігаються. Часто існують немодельовані предиктори для спостережуваних даних і неспостережуваних даних.
Інтерпретація
- якщо співвідношення більше 1, то. більш імовірно, ніж. після обумовлення доказів. ;
- якщо співвідношення менше 1, то. менш ймовірно, ніж. умовний. .