R*******c
发帖数: 249 | 1 有一组数据: y_1,y_2,...y_n
模型如下：
y_i~Nor(a_i,sigma^2) for i=1,...,n
a_i~Nor(a_0,sigma_a^2)
对a_0,sigma,sigma_a取diffuse prior,最后这三者的posterior sample mean会是什么
呢？
我觉得这个model是un-identifiable的，但是不知道做bayesian analysis结果会怎么
样？ | q**j
发帖数: 10612 | 2 read lindley smith 1972.
【在 R*******c 的大作中提到】
: 有一组数据: y_1,y_2,...y_n
: 模型如下：
: y_i~Nor(a_i,sigma^2) for i=1,...,n
: a_i~Nor(a_0,sigma_a^2)
: 对a_0,sigma,sigma_a取diffuse prior,最后这三者的posterior sample mean会是什么
: 呢？
: 我觉得这个model是un-identifiable的，但是不知道做bayesian analysis结果会怎么
: 样？
| R*******c
发帖数: 249 | 3 请问可以简单说一下你的见解吗？谢谢，时间有点紧。。
【在 q**j 的大作中提到】
: read lindley smith 1972.
| q**j
发帖数: 10612 | 4 sigma不能diffuse。否则无解。a_0没有必要diffuse。sigma_a可以。有解。公式论文
里面有。
【在 R*******c 的大作中提到】
: 请问可以简单说一下你的见解吗？谢谢，时间有点紧。。
| R*******c
发帖数: 249 | 5 请问 “不能diffuse” 和 “没有必要diffuse” 是什么意思呢？
【在 q**j 的大作中提到】
: sigma不能diffuse。否则无解。a_0没有必要diffuse。sigma_a可以。有解。公式论文
: 里面有。
| q**j
发帖数: 10612 | 6 sigma_a diffuse 了，a_0什么值不重要。这个是没有必要。
simga都diffuse了，你还算什么distribution呢？
请问 “不能diffuse” 和 “没有必要diffuse” 是什么意思呢？
【在 R*******c 的大作中提到】
: 请问 “不能diffuse” 和 “没有必要diffuse” 是什么意思呢？
| m*****O
发帖数: 3558 | 7 is each y_i a vector?
if not, you can't use BHM
if yes, it should work
【在 R*******c 的大作中提到】
: 有一组数据: y_1,y_2,...y_n
: 模型如下：
: y_i~Nor(a_i,sigma^2) for i=1,...,n
: a_i~Nor(a_0,sigma_a^2)
: 对a_0,sigma,sigma_a取diffuse prior,最后这三者的posterior sample mean会是什么
: 呢？
: 我觉得这个model是un-identifiable的，但是不知道做bayesian analysis结果会怎么
: 样？
| j*******y
发帖数: 58 | 8 ft为什么sigma不能diffuse？假设p（sigma=1）=1，p（a0=1）=1，p（sigmaa=1）=1，
最简单的情况。那么p（sigma=1|y)=1
【在 q**j 的大作中提到】
: sigma不能diffuse。否则无解。a_0没有必要diffuse。sigma_a可以。有解。公式论文
: 里面有。
| R*******c
发帖数: 249 | 9 y_i is just a scalar.
I know that the model is un-identifiable, but my question is, if I set
vague/diffuse bayes priors for each parameter, what will happen?
【在 m*****O 的大作中提到】
: is each y_i a vector?
: if not, you can't use BHM
: if yes, it should work
| y*****y
发帖数: 98 | 10 you will have posteriors and Bayesian estimates anyway. however the
posterior may be flat and centered at wrong point.
once you have everything proper, you will obtain proper posteriors and
Bayesian estimates. | R*******c
发帖数: 249 | 11 you mean, I will get bayesian estimates for all the parameters anyway, as
long
as the prior I set are not improper (the priors might be very diffuse, but
still they are proper, right?)
【在 y*****y 的大作中提到】
: you will have posteriors and Bayesian estimates anyway. however the
: posterior may be flat and centered at wrong point.
: once you have everything proper, you will obtain proper posteriors and
: Bayesian estimates.
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