¿Cómo calculamos la probabilidad total de los datos teniendo en cuenta todas nuestras hipótesis en la Inferencia Bayesiana?

Question

Dada una fórmula de inferencia bayesiana

$P(H\mid E)={\frac {P(E\mid H)\cdot P(H)}{P(E)}}$ .

¿Cómo podemos calcular la probabilidad total de todos nuestros modelos? Esto parece imposible dado el gran número de modelos. Así que, junto con el requisito de la probabilidad a priori, ¿no debería considerarse también como un factor crítico de éxito en la inferencia bayesiana también cuando estamos configurando nuestro experimento?

Answer 1

Cada herramienta estadística tiene sus propias limitaciones y debemos conocerlas antes de iniciar nuestro análisis. La bayesiana nos permite calcular la probabilidad de nuestra hipótesis a partir de los datos, pero necesitamos conocer la probabilidad a priori y la probabilidad total si nuestros modelos son verdaderos, así como la probabilidad de que conozcamos nuestros modelos de antemano, lo que no ocurre en la mayoría de los estudios científicos. Así que la gente adivina las probabilidades previas y sus modelos probables antes de empezar sus estudios científicos, lo que podría llevar a resultados erróneos.