An Entity of Type: Thing, from Named Graph: http://dbpedia.org, within Data Space: dbpedia.org

In Bayesian statistics, the posterior predictive distribution is the distribution of possible unobserved values conditional on the observed values. Given a set of N i.i.d. observations , a new value will be drawn from a distribution that depends on a parameter : A posterior predictive distribution accounts for uncertainty about . The posterior distribution of possible values depends on : And the posterior predictive distribution of given is calculated by marginalizing the distribution of given over the posterior distribution of given :

Property Value
dbo:abstract
  • Στον κλάδο της Στατιστικής, και συγκεκριμένα στην Μπεϋζιανή προσέγγιση της Στατιστικής, η κατανομή των μελλοντικών παρατηρήσεων καλείται προβλεπτική κατανομή πιθανότητας. Η προβλεπτική κατανομή πιθανότητας λαμβάνει διαφορετική μορφή ανάλογα με το αν έχουμε συλλέξει παρατηρήσεις της υπό πρόβλεψη μεταβλητής, σε κάθε περίπτωση όμως είναι η μέση τιμή της πιθανοφάνειας ως προς την κατανομή των παραμέτρων. Η εν λόγω κατανομή αποδεικνύεται χρήσιμη τόσο για την πρόβλεψη μελλοντικών παρατηρήσεων, όσο και για την δημιουργία διαγνωστικών ελέγχων για την προσαρμογή και τις παραδοχές του μοντέλου. (el)
  • In Bayesian statistics, the posterior predictive distribution is the distribution of possible unobserved values conditional on the observed values. Given a set of N i.i.d. observations , a new value will be drawn from a distribution that depends on a parameter : It may seem tempting to plug in a single best estimate for , but this ignores uncertainty about , and because a source of uncertainty is ignored, the predictive distribution will be too narrow. Put another way, predictions of extreme values of will have a lower probability than if the uncertainty in the parameters as given by their posterior distribution is accounted for. A posterior predictive distribution accounts for uncertainty about . The posterior distribution of possible values depends on : And the posterior predictive distribution of given is calculated by marginalizing the distribution of given over the posterior distribution of given : Because it accounts for uncertainty about , the posterior predictive distribution will in general be wider than a predictive distribution which plugs in a single best estimate for . (en)
dbo:wikiPageID
  • 35052447 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 16130 (xsd:nonNegativeInteger)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 1119721274 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dcterms:subject
rdfs:comment
  • Στον κλάδο της Στατιστικής, και συγκεκριμένα στην Μπεϋζιανή προσέγγιση της Στατιστικής, η κατανομή των μελλοντικών παρατηρήσεων καλείται προβλεπτική κατανομή πιθανότητας. Η προβλεπτική κατανομή πιθανότητας λαμβάνει διαφορετική μορφή ανάλογα με το αν έχουμε συλλέξει παρατηρήσεις της υπό πρόβλεψη μεταβλητής, σε κάθε περίπτωση όμως είναι η μέση τιμή της πιθανοφάνειας ως προς την κατανομή των παραμέτρων. Η εν λόγω κατανομή αποδεικνύεται χρήσιμη τόσο για την πρόβλεψη μελλοντικών παρατηρήσεων, όσο και για την δημιουργία διαγνωστικών ελέγχων για την προσαρμογή και τις παραδοχές του μοντέλου. (el)
  • In Bayesian statistics, the posterior predictive distribution is the distribution of possible unobserved values conditional on the observed values. Given a set of N i.i.d. observations , a new value will be drawn from a distribution that depends on a parameter : A posterior predictive distribution accounts for uncertainty about . The posterior distribution of possible values depends on : And the posterior predictive distribution of given is calculated by marginalizing the distribution of given over the posterior distribution of given : (en)
rdfs:label
  • Προβλεπτική κατανομή πιθανότητας (el)
  • Posterior predictive distribution (en)
owl:sameAs
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is rdfs:seeAlso of
is foaf:primaryTopic of
Powered by OpenLink Virtuoso    This material is Open Knowledge     W3C Semantic Web Technology     This material is Open Knowledge    Valid XHTML + RDFa
This content was extracted from Wikipedia and is licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported License