I priori coniugati sono utili perché riducono l'aggiornamento bayesiano alla modifica dei parametri della distribuzione precedente (i cosiddetti iperparametri) piuttosto che al calcolo degli integrali.
Cos'è un coniugato a priori in bayesiano?
Nella teoria della probabilità bayesiana, se la distribuzione a posteriori p(θ | x) è nella stessa famiglia di distribuzioni di probabilità della distribuzione di probabilità a priori p(θ), la precedente e la successiva sono quindi dette distribuzioni coniugate e la precedente è chiamato coniugato a priori per la funzione di verosimiglianza p(x | θ).
Cosa significa coniugare prior nelle statistiche?
Per alcune funzioni di verosimiglianza, se scegli un certo prior, il posteriore finisce per essere nella stessa distribuzione del precedente. Tale priore allora è chiamato Priore coniugato. È sempre meglio comprenderlo attraverso esempi.
Qual è la distribuzione a priori coniugata del modello ipergeometrico?
Secondo la tabella delle distribuzioni coniugate su Wikipedia, la distribuzione ipergeometrica ha come coniugato a priori una distribuzione binomiale beta, dove il parametro di interesse è "M, il numero di membri target." Interpreto "membri bersaglio" nel senso che sto modellando come ipergeometrico il numero di palline blu in un …
Qual è il coniugato prima di una distribuzione gamma?
Il metodo più veloce e più anticoutilizzato per stimare i parametri di una distribuzione Gamma è il Metodo dei Momenti (MM) [1]. … Il coniugato precedente per il parametro Gamma rate è noto per essere Gamma distribuito ma non esiste un coniugato corretto prima per il parametro shape.
