Uma estimativa bayesiana com um "flat prior" é o mesmo que uma estimativa de máxima verossimilhança?


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Na filogenética, as árvores filogenéticas são frequentemente construídas usando MLE ou análise bayesiana. Muitas vezes, um plano prévio é usado na estimativa bayesiana. Pelo que entendi, uma estimativa bayesiana é uma estimativa de probabilidade que incorpora uma prévia. Minha pergunta é: se você usa um flat anterior, é diferente de simplesmente fazer uma análise de probabilidade?


Veja se esta pergunta relacionada responde à sua pergunta. stats.stackexchange.com/questions/64259/…
Manoel Galdino

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Uma estimativa Bayesiana de MAP pode coincidir com um MLE. No entanto, a distribuição posterior não tem equivalente da perspectiva de probabilidade.
Xian

Respostas:


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Resumindo e estendendo-se dos comentários: "Uma estimativa MAP MAP Bayesiana pode coincidir com um MLE. No entanto, a distribuição posterior não tem equivalente da perspectiva de probabilidade". O que você quer dizer com "uma estimativa bayesiana"? Frequentemente, com Bayes, apenas resumimos os dados pela distribuição posterior (supondo que exista, neste caso, às vezes, com um plano anterior (não integrando a um), obtemos um posterior formal que não se integra a um, assim é não é realmente uma distribuição). Esse resumo bayesiano não possui uma variante de probabilidade, como geralmente visto. Alguns estão tentando corrigir isso, introduzindo o conceito de uma distribuição de confiança baseada na função de probabilidade, consulte http://folk.uio.no/tores/Publications_files/Schweder_Hjort_Confidence%20and%20likelihood_SJS2002.pdf (e seu próximo livro).

Mas, se você definir o estimador de bayes , terá várias maneiras de fazer isso! Você pode escolher o estimador MAP, que formalmente pode ser o mesmo que o MLE. Ou você pode escolher um estimador com base na teoria da decisão, minimizando alguma função posterior de perda esperada. Muitas possibilidades, e nenhuma delas tem uma probabilidade equivalente.


Aqui está um link para o livro: bookdepository.com/...
b Kjetil Halvorsen
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