基于参数的贝叶斯先验选择方法

The Method of Selecting a Bayesian Prior Based on Parameter

在一个参数的可选先验分布类中选择一个合理先验的问题,类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题.基于这一观点,利用贝叶斯分析的后验分布理论,先求出参数的后验分布,再根据后验分布中各个先验的相对似然选取似然最大的先验为合理先验,从而建立了一个基于参数的后验分布的先验选择方法,它是ML-Ⅱ先验的一个拓广.

Selecting a reason prior density inca series of selectable prior distributions of a parameter is similar to estimating a suitable parameter from parameter space. From this point, a set of reasonable methods about numeration of posterior distribution on parameter and about prior selecting can be established, with the help of posterior thery. The method of ML- Ⅱ prior is extended.