Para mí el más útil para prever el efecto de los parámetros de Dirichlet es el Polya urna. Imagina que tienes una urna que contiene n de diferentes colores, con $\alpha_i$ de cada color en la urna (tenga en cuenta que puede haber fracciones de una pelota). Usted meter la mano y sacar una pelota, y luego reemplazarlo junto con otro del mismo color. Usted, a continuación, repita este una cantidad infinita de veces y la proporción final constituye una muestra de la distribución Dirichlet. Si usted tiene valores muy pequeños para $\alpha$, debe quedar claro que el agregado de la pelota fuertemente el peso hacia el color de ese primer sorteo, lo que explica por qué la masa se mueve a las esquinas de la cara. Si usted tiene un gran $\alpha's$, luego de que el primer sorteo no afecta a la proporción final como mucho.
Lo posterior es esencialmente diciendo es que usted comenzó con $\alpha_i$ bolas de color $i$, hizo un montón de sorteos, y de paso para sacar ese color $N_i$ veces. Usted puede entonces imaginar las muestras de la parte posterior se genera el mismo proceso y se imaginan a los efectos de la inicial $\alpha$ junto con los condes $N$ va a tener sobre las muestras. Claramente un pequeño valor de $\alpha$ tienen menos efecto en la parte posterior.
Otra forma de pensar acerca de esto es que los parámetros para su control de Dirichlet cuánto usted confía en sus datos. Si usted tiene pequeños valores de $\alpha$, entonces usted confiar en sus datos casi en su totalidad. Por el contrario, si usted tiene grandes valores de $\alpha$, entonces son menos confianza de sus datos y suave de la parte posterior un poco más.
En resumen, estás en lo correcto al decir que a medida que disminuye el $\alpha's$, tendrán menos efecto en la parte posterior, pero al mismo tiempo, el antes tendrá mayor parte de su masa en las esquinas de la cara.
