rdfs:comment
| - 베이즈 확률론에서 사후확률을 계산함에 있어 사후 확률이 사전 확률 분포와 같은 분포 계열에 속하는 경우 그 사전확률분포를 켤레 사전분포(Conjugate Prior) 라고 부른다. 켤레 사전분포를 이용하면 사전확률분포의 (하이퍼) 파라미터를 업데이트하는 방식으로 사후확률을 계산할 수 있게 되어 계산이 간편해진다. 즉, 즉, 켤레 사전분포를 이용하지 못할 경우 수치적분을 해야 하는 것과 달리 해석적 적분으로 계산이 가능해진다. (ko)
- 在贝叶斯统计中,如果后验分布与先验分布属于同类,则先验分布与后验分布被称为共轭分布,而先验分布被称为似然函数的共轭先验(Conjugate prior)。比如,高斯分布家族在高斯似然函数下与其自身共轭 (自共轭)。这个概念,以及「共轭先验」这个说法,由和在他们关于的工作中提出。 类似的概念也曾由独立提出。 具体地说,就是给定贝叶斯公式假定概似函數 是已知的,问题就是选取什么样的先验分布 会让后验分布与先验分布具有相同的数学形式。 共轭先验的好处主要在于代数上的方便性,可以直接给出后验分布的,否则的话只能数值计算。共轭先验也有助于获得关于似然函数如何更新先验分布的直观印象。 所有的分布都有共轭先验。 (zh)
- In Bayesian probability theory, if the posterior distribution is in the same probability distribution family as the prior probability distribution , the prior and posterior are then called conjugate distributions, and the prior is called a conjugate prior for the likelihood function . A conjugate prior is an algebraic convenience, giving a closed-form expression for the posterior; otherwise, numerical integration may be necessary. Further, conjugate priors may give intuition by more transparently showing how a likelihood function updates a prior distribution. (en)
- Nell'ambito della teoria della probabilità bayesiana, se le distribuzioni a posteriori p(θ|x) sono nella stessa famiglia della distribuzione a priori p(θ), le due distribuzioni sono definite coniugate, e la distribuzione a priori è chiamata distribuzione a priori coniugata per la verosimiglianza. Per esempio, la famiglia della distribuzione gaussiana è coniugata a sé stessa (o auto-coniugata) rispetto ad una funzione di verosimiglianza gaussiana: se la funzione di verosimiglianza è gaussiana, scegliendo per la media una distribuzione a priori gaussiana assicurerà che anche la distribuzione a posteriori (della media) sarà ancora gaussiana. Questo significa che la distribuzione gaussiana è una distribuzione a priori coniugata per la verosimiglianza la quale è pure gaussiana. Il concetto, com (it)
- Сопряжённое априорное распределение (англ. conjugate prior) и сопряжённое семейство распределений — одни из основных понятий в байесовской статистике. Рассмотрим задачу о нахождении распределения параметра (рассматриваемого как случайная величина) по имеющемуся наблюдению . По теореме Байеса, вычисляется из априорного распределения с плотностью вероятности и функции правдоподобия по формуле: (ru)
- У баєсівській теорії ймовірностей, якщо апостеріорні розподіли p(θ | x) належать до того ж сімейства розподілу ймовірностей, що і апріорний розподіл ймовірностей p(θ), то апріорний і постеріорний розподіли називають спряженими розподілами, а апріорний розподіл називають спряженим апріором (або апріорним спряженням) функції правдоподібности p(x|θ). Поняття, а також термін "спряжений апріор" запроваджено Говардом Райффою та Робертом Шлайфером в їхній роботі з Баєсівської теорії прийняття рішень. Подібну концепцію незалежно описав Джордж Альфред Барнард. (uk)
|