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Distribución previa sobre/de un parámetro

¿Es correcto escribir la distribución previa en $\mu$ ?

Creo que es correcto porque se refiere al hecho de que "ponemos una distribución en (el espacio de estado de) $\mu$ " .

Sin embargo, me gustaría no diga la distribución posterior en $\mu$ .

Así es como lo siento, pero mi sensación se basa en la traducción al francés. ¿Es correcto en inglés?

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Steve Puntos 477

Siendo que los dos primeros resultados de una búsqueda en Google (en inglés) de "prior distribution on" rendimiento papeles de Andrew Gelman, estoy lo suficientemente convencido de que "on" es lo suficientemente común como para no causar confusión. En realidad, hay contextos en los que usar " de " podría parecer a algunos hablantes nativos de inglés como impar. Por ejemplo, la frase "a uniform prior de $log(\sigma$ )"-en lugar de " en $log(\sigma)$ como se lee en uno de los documentos de Gelman- me suena un poco raro. Además, "posterior on" se utiliza comúnmente en todo

Así que, ya sea una cuestión de definición técnica o de simple convención, es aceptable. Mi propia tendencia es utilizar "on" con más frecuencia que "of", y en algunos casos he visto incluso "for".

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user44171 Puntos 11

¿Por qué quiere utilizar en en lugar de de ?

Creo que de es más correcto porque se refiere a que estamos hablando de la distribución de $\mu$ antes de (prior -> pre -> antes) --- la observación de los datos.

Del mismo modo, creo que es correcta la "distribución posterior de $\mu$ ", porque se refiere a la distribución de $\mu$ después de (posterior -> post -> después) tenemos datos observados.

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No hay duda de que de es correcto. Mi pregunta es sobre la corrección de en y su significado. Considero que el significado de en como similar a : "una distancia en un espacio métrico" . Esto significa que el espacio métrico está dotado de una distancia. En el contexto bayesiano, eso significaría que el espacio de estados de $\mu$ está dotado de la distribución a priori. Como dije en mi OP: ponemos una distribución en (el espacio de estado de) $\mu$ " .

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@StéphaneLaurent Ya veo. ¡(+1) por el interesante punto!

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