g*****o
发帖数: 812 | | H**********f
发帖数: 2978 | 2 如果你没算错，那就是差个normalizing constant
【在 g*****o 的大作中提到】
: 直接全部设成1?
| g*****o
发帖数: 812 | 3 我后来发现, 一维的例子里确实搞错了, 应该是得1的
但是我现在有个问题, 就是贝叶斯公式上面的分子我要求p(x1,x2,x3...xn|y)*p\(y)
即使x1...xn相互独立, 也不能把p(x1,x2,x3...xn|y)拆开吧
【在 H**********f 的大作中提到】
: 如果你没算错，那就是差个normalizing constant
| v*******e
发帖数: 11604 | 4
如果x1|y, x2|y，... 都独立，那么就可以拆开为p(x1|y)*p(x2|y)...
【在 g*****o 的大作中提到】
: 我后来发现, 一维的例子里确实搞错了, 应该是得1的
: 但是我现在有个问题, 就是贝叶斯公式上面的分子我要求p(x1,x2,x3...xn|y)*p\(y)
: 即使x1...xn相互独立, 也不能把p(x1,x2,x3...xn|y)拆开吧
| H**********f
发帖数: 2978 | 5 在你公式里，x1,x2,...xn如果在给定y的时候条件独立，那就可以拆开成p(x1|y)p(x2|
y)...p(xn|y)，否则只能一环套一环chain rule
【在 g*****o 的大作中提到】
: 我后来发现, 一维的例子里确实搞错了, 应该是得1的
: 但是我现在有个问题, 就是贝叶斯公式上面的分子我要求p(x1,x2,x3...xn|y)*p\(y)
: 即使x1...xn相互独立, 也不能把p(x1,x2,x3...xn|y)拆开吧
| g*****o
发帖数: 812 | 6 我只能假定x之间独立, 但是很明显所有x都和y相关
x2|
【在 H**********f 的大作中提到】
: 在你公式里，x1,x2,...xn如果在给定y的时候条件独立，那就可以拆开成p(x1|y)p(x2|
: y)...p(xn|y)，否则只能一环套一环chain rule
| v*******e
发帖数: 11604 | 7
你学过统计吗, 看起来脑子里都是浆糊啊
【在 g*****o 的大作中提到】
: 我只能假定x之间独立, 但是很明显所有x都和y相关
:
: x2|
| H**********f
发帖数: 2978 | 8 你的意思是不是，每个xi，i=1..n，都是独立地从以参数为y的某种单变量分布而来？
不过一般参数也不写成y啊
如果是这样，在贝叶斯统计中x1...xn在随机变量y为给定值的时候（条件）独立。
一般frequentist统计中，参数y不是随机变量，已经给定，所以x1...xn独立。
看一下这个：
http://en.wikipedia.org/wiki/Conditional_independence
Uses in Bayesian inference
【在 g*****o 的大作中提到】
: 我只能假定x之间独立, 但是很明显所有x都和y相关
:
: x2|
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