贝叶斯分析中的“低级参数”是啥？

Posted 2023-03-13

【中文标题】贝叶斯分析中的“低级参数”是啥？

【英文标题】：What are 'Low-level parameters' in bayesian analysis?贝叶斯分析中的“低级参数”是什么？

【发布时间】：2016-08-24 22:35:40

【问题描述】：

我正在阅读 Kruschke 的书“做贝叶斯数据分析”，在第 245 页上它说：

在典型的层次模型中， 低级参数拉得更近 如果没有更高级别的分布，它们会比在一起。这种拉 一起称为估计的收缩。

有人能解释一下贝叶斯分析中低级和高级参数的含义吗？

我在书中找不到它的定义。 英语不是我的母语，也许对你来说更容易理解。

问候。

PD： 我想... 如果似然函数可以这样分解： p(D|a,b,c) = p(D|a) p(a|b) p(b|c) p(c) 那么a是比b低级的参数，b是比c低级的参数。

【问题讨论】：

我投票结束这个问题，因为它与编程无关

【参考方案1】：

是的，你的答案是，“如果似然函数可以这样分解： p(D|a,b,c) = p(D|a) p(a|b) p(b|c) p( c) 那么 a 是比 b 低级的参数，b 是比 c 低级的参数。”完全正确。