El título casi lo dice todo. ¿Me pregunto si hay alguna diferencia en la manera de que bayesians entender suficiencia frente a la manera ortodoxa estadísticas entiende suficiencia, o son equivalentes? Si hay una diferencia, ¿qué es?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Lev
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Aquí es un ejemplo de la diferenciación entre lo clásico y la estadística Bayesiana: cuando se comparan dos modelos de $\mathcal{M}_1$ e $\mathcal{M}_2$, un dato $S(\cdot)$ puede ser suficiente para los dos modelos, por lo tanto suficiente en un sentido clásico, pero insuficiente para la comparación de los modelos como por ejemplo, en factores de Bayes, cuando la distribución condicional de los datos que figuran $S$ varía entre los modelos. La diferencia se debe al hecho de que el modelo de índice es un parámetro a partir de una perspectiva Bayesiana, pero no un parámetro de un clásico. (Esto se explica más adelante en nuestro ABC del modelo de elección de papeles.)
