Cuando me enteré antes de la Jeffreys en mi postgrado estadística clase de inferencia mis profesores hicieron sonar algo así como es interesante sobre todo por razones históricas más que porque nunca nadie lo usara. Entonces cuando tomé el análisis Bayesiano, se nunca nos pidió usar Priores de Jeffreys. Alguien realmente utilizarlos en la práctica. Si es así (o si no), ¿por qué o por qué no? ¿Por qué algunos estadísticos no lo toma en serio?
Respuesta
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user777
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Una respuesta parcial a esta se encuentra en Gelman et al., Bayesiano de Análisis de Datos, 3ª ed.
Jeffreys' principio puede ser extendido a multiparámetro modelos, pero los resultados son más controvertidos. Más simple de los enfoques basados en asumir independiente noninformative antes de las distribuciones de los componentes del vector de parámetros $\theta$ puede dar diferentes resultados que se obtienen con Jeffreys principio. Cuando el número de parámetros de un problema es grande, encontramos que es útil para abandonar puro noninformative antes de distribuciones en favor de los modelos jerárquicos, como veremos en el Capítulo 5.
Cuando Gelman escribe que los resultados son "controversial" creo que significa que antes de que se noninformative en una dimensión tiende a ser fuertemente informativo en varios. Si no recuerdo mal, esta fue una afirmación hecha en la misma sección de la BDA, 2ª ed., pero no tengo una copia de mí en este momento.
