Les a priori conjugués sont utiles car ils réduisent la mise à jour bayésienne à la modification des paramètres de la distribution a priori (appelés hyperparamètres) plutôt qu'au calcul d'intégrales.
Qu'est-ce qu'un a priori conjugué en bayésien ?
Dans la théorie bayésienne des probabilités, si la distribution a posteriori p(θ | x) appartient à la même famille de distributions de probabilité que la distribution de probabilité a priori p(θ), les distributions a priori et a posteriori sont alors appelées distributions conjuguées, et la distribution a priori est appelé a priori conjugué pour la fonction de vraisemblance p(x | θ).
Qu'est-ce que l'a priori conjugué signifie en statistique ?
Pour certaines fonctions de vraisemblance, si vous choisissez un certain prior, le postérieur finit par être dans la même distribution que le prior. Un tel a priori est alors appelé a priori conjugué. Il est toujours mieux compris à travers des exemples.
Quelle est la distribution a priori conjuguée du modèle hypergéométrique ?
Selon le tableau des distributions conjuguées sur Wikipédia, la distribution hypergéométrique a comme a priori conjugué une distribution bêta-binomiale, où le paramètre d'intérêt est "M, le nombre de membres cibles." J'interprète les "membres cibles" comme signifiant que je modélise comme hypergéométrique le nombre de boules bleues dans un …
Quel est l'a priori conjugué d'une distribution gamma ?
La méthode la plus rapide et la plus ancienneutilisée pour estimer les paramètres d'une distribution Gamma est la Méthode des Moments (MM) [1]. … L'a priori conjugué pour le paramètre de taux Gamma est connu pour être Gamma distribué mais il n'existe pas d'a priori conjugué approprié pour le paramètre de forme.
