Benutzer Diskussion:Rbb/Konjugierter Prior2
Formulierung der Einleitung
Danke für Eure Arbeiten an der Übersetzung des Artikels. Ich weiß noch, dass ich vorgestern genau so einen Artikel vermisst hatte. Das Problem ist, dass er mir auch jetzt, da er existiert nicht viel weiterhilft. Bis Als Konjugierte Prioren (auch konjugierte A-priori-Verteilungen) bezeichnet man in der Bayesschen Statistik Familien von Wahrscheinlichkeitsverteilungen, komme ich mit, aber danach verstehe ich vom ersten Absatz nur Bahnhof. Das ist umso frustrierender, da ich das Gefühl habe, dass das im Prinzip ganz einfach ist und nur deshalb für mich unverständlich ist, weil ich die Begriffe nicht alle kenne. Könnte einer der Hauptübersetzer vielleicht mal die Einleitung so formulieren, dass sie auch verständlich ist, wenn man nicht weiß, was Likelihood-Funktion, A-priori- und A-posteriori-Verteilung sind (das sollte sich ja in ein paar Wörtern umschreiben lassen und die Fachbegriffe könnte man in Klammern setzen). — ToshikiDisku 22:17, 14. Jul. 2014 (CEST)
- Ich habe kürzlich einen Artikel zum Thema Bayes-Schätzer geschrieben. Vielleicht ist es hilfreich, diesen parallel zu lesen. Dann wird auch vielleicht deutlicher, warum es rechnerisch vorteilhaft ist, konjugierte A-priori-Verteilungen zu verwenden. -- HilberTraum ⟨d, m⟩ 22:28, 14. Jul. 2014 (CEST)
- Ich empfehle den Artikel von HilberTraum zu lesen und dann nochmal das Beispiel in Bayessche Statistik (Beides mal geht es um Beta Verteilungen als konjugierte Prioren). Ich hab im Hinterkopf den Artikel anschaulicher auszubauen als das Englische Original was ich hier in Auszügen übertragen habe. Leider noch keine Zeit gefunden. Grundgedanke des konj. Priors ist im Prinzip einfach eine Prior-Verteilung zur Likelihood zu finden, mit der der Bayessche Satz zu einem einfachen Parameter-Update der Prior-Verteilung wird. --Rbb (Diskussion) 22:58, 14. Jul. 2014 (CEST)
- Also ist der Sinn der Sache, dass sich die Wahrscheinlickeitsverteilungen vor und nach Berücksichtigung der Messwerte durch dieselbe Wahrscheinlichkeitsfunktion beschreiben lassen, nur mit unterschiedlichen Parametern? Und im Falle eines nicht-konjugierten Priors würde man nach Anwendung des Satzes von Bayes eine andere Wahrscheinlichkeitsverteilung erhalten, was nicht mehr so einfach zu berechnen ist? — ToshikiDisku 07:10, 15. Jul. 2014 (CEST)
- Ja, so kann man das sagen. -- HilberTraum ⟨d, m⟩ 08:05, 15. Jul. 2014 (CEST)
- Also ist der Sinn der Sache, dass sich die Wahrscheinlickeitsverteilungen vor und nach Berücksichtigung der Messwerte durch dieselbe Wahrscheinlichkeitsfunktion beschreiben lassen, nur mit unterschiedlichen Parametern? Und im Falle eines nicht-konjugierten Priors würde man nach Anwendung des Satzes von Bayes eine andere Wahrscheinlichkeitsverteilung erhalten, was nicht mehr so einfach zu berechnen ist? — ToshikiDisku 07:10, 15. Jul. 2014 (CEST)
- Ich empfehle den Artikel von HilberTraum zu lesen und dann nochmal das Beispiel in Bayessche Statistik (Beides mal geht es um Beta Verteilungen als konjugierte Prioren). Ich hab im Hinterkopf den Artikel anschaulicher auszubauen als das Englische Original was ich hier in Auszügen übertragen habe. Leider noch keine Zeit gefunden. Grundgedanke des konj. Priors ist im Prinzip einfach eine Prior-Verteilung zur Likelihood zu finden, mit der der Bayessche Satz zu einem einfachen Parameter-Update der Prior-Verteilung wird. --Rbb (Diskussion) 22:58, 14. Jul. 2014 (CEST)
