¿Poder de distribución uniforme?

Question

En el análisis Bayesiano, $\mathtt{rjags}$ en particular, es muy frecuente ver el código:

sigma ~ dunif(0, 100)
sigma.1 <- pow(sigma, -2)

Pero, ¿qué significa esto? ¿Es este significado que $\sigma\sim Unif(0.01, 100)$ y $\sigma_1=\sigma^{-2}$ y nosotros estamos haciendo una transformación de la distribución uniforme? Como hago la transformación, tengo el pdf de $\sigma_1$ $\frac{y}{50}$ $(100^{-2}, +\infty)$, que de hecho no es una densidad válida si no cometo ningún error en mis cálculos.

¿Explicaciones? ¡Gracias!

Answer 1

Creo que no entendieron bien el código debido a la parametrisation utilizado en Bugs y Exigencias de la sintaxis. En Puntas y Errores, la densidad normal así como otros ubicación/escala distribuciones son parametrizadas como por ejemplo,

dnorm(location,precision)

donde la precisión es la precisión, es decir, por definición, $1/\sigma^2$ y generalmente se denota como $\tau$. Por lo que el anterior en $\sigma$ es uniforme (que tiene sus límites, pero es otra cuestión véase, por ejemplo, Débilmente informativo antes de distribuciones para la escala de parámetros)