En estadística bayesiana, a menudo se menciona que la distribución posterior es insuperable y por lo tanto se debe aplicar la inferencia aproximada. ¿Cuáles son los factores que causan esta indocilidad?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
Berek Bryan
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El problema es principalmente que el análisis Bayesiano implica integrales, a menudo multidimensional en realista de los problemas, y las integrales, que son generalmente insolubles analíticamente (excepto en algunos casos especiales que requieren el uso de conjugar los priores).
Por el contrario, mucho de no-estadística Bayesiana se basa en la máxima verosimilitud -- encontrar el máximo de un (por lo general multidimensional) de la función, que consiste en el conocimiento de sus derivados, es decir, la diferenciación. Aún así, los métodos numéricos son utilizados en muchos de los problemas más complejos, pero es posible obtener más más a menudo sin ellos, y los métodos numéricos pueden ser más simples (incluso si es menos de simples pueden funcionar mejor en la práctica).
Así que yo diría que se trata de el hecho de que la diferenciación es más manejable que el de la integración.
