Winbugs และ MCMC อื่น ๆ โดยไม่มีข้อมูลสำหรับการเผยแพร่ก่อนหน้า

จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณไม่มีแนวคิดเกี่ยวกับการกระจายพารามิเตอร์ เราควรใช้วิธีใด

เวลาส่วนใหญ่ของเรามุ่งไปที่ขีดล่างหากตัวแปรบางตัวมีอิทธิพลเหนือการมีอยู่ / ไม่มีชนิดที่แน่นอนและตัวแปรนั้นได้รับการยอมรับหรือไม่ตามความสำคัญของตัวแปร ซึ่งหมายความว่าส่วนใหญ่เราไม่ได้คิดเกี่ยวกับการแจกแจงแบบ expetcted พารามิเตอร์ควรมี

มันถูกต้องหรือไม่ที่จะสมมติว่าพารามิเตอร์ทั้งหมดเป็นไปตามการแจกแจงปกติเมื่อทุกอย่างที่ฉันรู้คือว่า b1, b2, b3 และ b4 ควรแตกต่างกันระหว่าง -2 ถึง 2 และ b0 สามารถแตกต่างกันระหว่าง -5 และ 5?

model {
    # N observations
    for (i in 1:N) {
        species[i] ~ dbern(p[i])
        logit(p[i]) <- b0 + b1*var1[i] + b2*var2[i] + 
            b3*var3[i] + b4*var4[i]
    }
    # Priors
    b0     ~ dnorm(0,10)
    b1   ~ dnorm(0,10)
    b2 ~ dnorm(0,10)
    b3  ~ dnorm(0,10)
    b4  ~ dnorm(0,10)
}

พารามิเตอร์ในการทำนายเชิงเส้นเสื้อกระจาย เมื่อจำนวนของระเบียนไปที่อินฟินิตี้มันจะมาบรรจบกับการแจกแจงแบบปกติ ใช่แล้วโดยปกติมันจะถือว่าถูกต้องเพื่อถือว่าการแจกแจงปกติของพารามิเตอร์

อย่างไรก็ตามในสถิติแบบเบย์คุณไม่จำเป็นต้องสมมติการกระจายพารามิเตอร์ ปกติคุณระบุเรียกว่าไพรเออร์ uninformative สำหรับแต่ละกรณีแนะนำให้ใช้ตัวพิมพ์ใหญ่ที่ไม่แตกต่างกัน ในกรณีนี้คนมักจะใช้สิ่งที่ชอบ (คุณสามารถปรับค่าของหลักสูตร):

dunif(-100000, 100000)

หรือ

dnorm(0, 1/10^10)

แนะนำให้เลือกอันที่สองเนื่องจากไม่ จำกัด เฉพาะค่า ด้วยนักบวชที่ไร้ความสามารถคุณไม่มีความเสี่ยง แน่นอนคุณสามารถ จำกัด ให้เฉพาะช่วงเวลา แต่ระวัง

ดังนั้นคุณระบุ uninformative ก่อนและการกระจายพารามิเตอร์จะออกมาเอง! ไม่จำเป็นต้องตั้งสมมติฐานใด ๆ เกี่ยวกับเรื่องนี้

น่าเสียดายที่นักบวชที่ไม่เป็นอันตรายดูเหมือนจะเป็นอันตรายมาก

บทความล่าสุดนี้แสดงการแนะนำที่ดีพร้อมกับวิธีการพล็อตเพื่อให้เห็นภาพก่อนหน้าและหลัง (โดยปกติแล้วจะเป็นนักบวชชั้นสูง / หลังสำหรับพารามิเตอร์ที่น่าสนใจ)

อันตรายที่ซ่อนอยู่ของการระบุนักบวชที่ไม่ใช่ข้อมูลใหม่ John W. Seaman III, John W. Seaman Jr. และ James D. Stamey นักสถิติชาวอเมริกันเล่มที่ 66, ฉบับที่ 2, พฤษภาคม 2012, หน้า 77-84 http://amstat.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00031305.2012.695938

แผนการดังกล่าวในความเห็นของฉันควรมีความรับผิดชอบในการวิเคราะห์แบบเบย์ใด ๆ ที่เกิดขึ้นจริงแม้ว่านักวิเคราะห์ไม่ต้องการพวกเขา - สิ่งที่เกิดขึ้นในการวิเคราะห์แบบเบย์ควรทำให้ชัดเจนสำหรับผู้อ่านส่วนใหญ่

การวิเคราะห์ความไวมักเป็นวิธีที่ดีในการดำเนินการ: ลองใช้นักบวชที่แตกต่างกันและดูว่าผลลัพธ์ของคุณเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร หากพวกเขาแข็งแกร่งคุณอาจจะสามารถโน้มน้าวใจผู้คนมากมายเกี่ยวกับผลลัพธ์ของคุณ มิฉะนั้นคุณอาจต้องการปริมาณอย่างใดว่านักบวชเปลี่ยนผลลัพธ์อย่างไร