Ao redefinir a parametrização de uma função de probabilidade, basta apenas inserir a variável transformada em vez de mudar a fórmula das variáveis?


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Suponha que eu esteja tentando redefinir uma função de probabilidade que seja exponencialmente distribuída. Se minha função de probabilidade original for:

p(y∣θ)=θe−θy

e eu gostaria de re-parametrizar usando , já queθnão é uma variável aleatória, mas um parâmetro, basta apenas plug-in?ϕ=1θθ

O que quero dizer explicitamente é:

p(y∣ϕ=1θ)=1ϕe−1ϕy

Nesse caso, não tenho certeza de qual é a teoria por trás disso. Meu entendimento é que a função de verossimilhança é uma função do parâmetro, então, por que não preciso usar uma fórmula de alteração de variáveis, me confunde. Qualquer ajuda seria muito apreciada, obrigado!

Respostas:


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yθyθϕ

∫p(y|θ)dy=∫p(y|ϕ)dy=1
θp(θ)θθ
p(θ|y)∝p(θ)p(y|θ)
ϕ
p(ϕ|y)∝p(y|ϕ)p(ϕ)=p(y|θ(ϕ))p(θ(ϕ))|∂θ∂ϕ|∝p(θ(ϕ)|y)|∂θ∂ϕ|
|∂θ∂ϕ|

Se estou tentando encontrar p(θ|y)∝p(y|θ)p(θ) , eu sei quep(θ)ep(θ|y)precisa do Jacobian, mas isso é um caso em que você está dizendo que eu preciso do jacobian para transformarp(y|θ)θ=1ϕp(θ)p(θ|y)p(y|θ) ?
— user123276

Mesmo neste caso, você não usa um jacobiano na parte de probabilidade.
— Xian
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