这里Beta分布的两个参数又叫超参数,因为Beta分布好似是伯努利分布的分布,可以通过不断迭代更新超参数,生成更好的伯努利分布或二项分布。 超参数相当容易迭代,因为先验和后验是一个形式。这一次的迭代结果可以作为下一次迭代的开始。 好了~ 最后让我们跑一些有趣的代码,来巩固A/B测试,Beta分布,以及“共轭先验”的相...
这里Beta分布的两个参数又叫超参数,因为Beta分布好似是伯努利分布的分布,可以通过不断迭代更新超参数,生成更好的伯努利分布或二项分布。 超参数相当容易迭代,因为先验和后验是一个形式。这一次的迭代结果可以作为下一次迭代的开始。 好了~ 最后让我们跑一些有趣的代码,来巩固A/B测试,Beta分布,以及“共轭先验”的相...
在贝叶斯统计学中,Beta分布被认为是一种共轭先验分布,这意味着当后验概率分布也是Beta分布时,先验概率分布也是Beta分布。本文将从概率论的角度,通过推导和示例,来证明Beta分布是共轭先验分布。 我们需要了解Beta分布的定义和性质。Beta分布的概率密度函数如下: f(x|α,β) = (1/B(α,β)) * x^(α-1) * ...
7. 共轭先验 实际上均匀分布Uniform(\theta)=1是Beta分布的一个特例:Beta(1,1)!! 这时候我们发现,先验分布是p(\theta)=Beta(1,1),而后验分布为p(\theta|y)=Beta(1+y,1+n-y)。也就是说,先验分布和后验分布都具有相同的函数形式! 如果先验分布和后验分布的函数类型F都是相同的,满足: p(\theta)...