베이지안 일표본 추론: 정규 사전확률
베이지안 일표본 추론에 대해 다음 사전확률 분포 기준을 지정할 수 있습니다.
주: 많은 응용 연구자들은 선행 연구를 지정해야 할 필요성에 의문을 제기할 수 있습니다. 데이터가
증가함에 따라 일반적으로 사전확률을 감당할 수 없게 되는 경우,
참조 사전확률이 해당 문제를 최소화합니다. 유익한 사전확률 정보가 지정된 경우,
베이지안 방법이 정보를 효과적으로 사용할 수 있습니다. 사전확률 지정 요구사항을 베이지안 분석을 사용하기 위한 억제력으로
간주해서는 안됩니다.
- 분산 또는 정밀도에 대한 사전확률
- 분산 및 정밀도 값을 정의하기 위한 옵션을 제공합니다.
- 분산
- 변동 모수에 대한 사전확률 분포를 지정하려면 선택하십시오. 이 옵션을 선택하면 사전확률 분포 목록에서 다음 옵션을 제공합니다.주: 일부 변수에 대해 데이터 분산이 이미 지정된 경우 해당 변수에 대해 다음 설정이 무시됩니다.
- 확산 - 기본 설정입니다. 확산 사전확률을 지정합니다.
- 역 카이제곱검정 - 역-χ2(ν0,σ20)에 대한 분산 및 모수를 지정합니다. 여기서 ν0 > 0은 자유도, σ20 > 0은 척도 모수입니다.
- 역 감마 - 역 감마(α0, β0)에 대한 분산 및 모수를 지정합니다. 여기서 α0 > 0은 형태 모수, β0 > 0은 척도 모수입니다.
- 제프리스 S2 - ∝ 1/σ20앞의 비정보를 지정합니다.
0.
- 제프리스 S4 - ∝ 1/σ40앞의 비정보를 지정합니다.
- 정밀도(N)
- 정밀도 모수에 대한 사전확률 분포를 지정하려면 선택하십시오. 이 옵션을 선택하면 사전확률 분포 목록에서 다음 옵션을 제공합니다.
- 감마 - 감마(α0, β0)에 대한 분산 및 모수를 지정합니다. 여기서 α0 > 0은 형태 모수, β0 > 0은 척도 모수입니다.
- 카이제곱검정 - χ2(ν0)에 대한 분포 및 모수를 지정합니다. 여기서 ν0 > 0은 자유도입니다.
- 평균 제공 분산 또는 정밀도에 대한 사전확률
- 분산의 조건부 평균 모수 또는 정밀도 모수에 대한 사전확률 분포를 지정하십시오.
- 정규
분산의 정규(μ0, K-10σ20) 또는 정밀도에 대한 분산 또는 정규(μ0, K0/σ20)에 대한 분포 및 모수를 지정하십시오. 여기서 μ0∈ (-∞, ∞) 및 σ2 > 0입니다.
- 위치 모수
- 분포에 대한 위치 모수를 지정하는 숫자 값을 입력하십시오.
- 척도 모수
- 역-감마 분포에 대해 척도 모수 b0을 지정하십시오. 0보다 큰 단일값을 입력해야 합니다.
- 카파
Normal(μ0, K-10σ20) 또는 Normal(μ0, K0/σ20)의 K0의 값을 지정하십시오. 0보다 큰 단일값을 입력해야 합니다(기본값은 1).
- 확산
- 확산 사전확률 ∝ 1을 지정하는 기본 설정입니다.