dカテゴリの多項分布のフィッシャー情報量を考える は となる これは、d次元空間にあるd-1次元多様体としての球(ただし、すべての成分が0以上である象限のみ) この球はユークリッド空間にあり、球面上の点には、普通の計量(ユークリッド計量)が入れられる 実…

# (0,pi/2)の角座標 theta <- seq(from=0,to=pi/2,length=100) theta <- theta[-c(1,length(theta))] # それに対応する y1=cos(theta), p1 = y1^2なる「成功確率変数」 p <- cos(theta)^2 # 円周上での一様分布 x.theta <- rep(1,length(theta)) # それに対…

昨日、一昨日と、二項分布・ベータ分布のJeffreys priorについて書いた 無情報事前分布の一つのこと Fisher情報量の平方根がJeffreys prior このJeffreys priorの「無情報」とはどういうことか パラメタをどう取ろうとも、パラメタの値が真値であることを、…

ブログ版はこちら 私のためのJeffreys prior作者: ryamada発売日: 2016/05/13メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る --- title: "私のためのJeffreys prior" author: "ryamada" date: "2016年5月14日" output: html_document --- # 無情報priorとし…

Rmd->epub化はこちら。 ベイズ推定によって、事後確率分布を得るときに、「無情報prior」をどうするか、という話しがある 「無情報prior」はパラメタの取り方によらないのが、よい、そうするとJeffreys priorが適当になる そのFeffreys priorっていうのは、F…

メモ 尤度関数はパラメタを動かすと連続的に変わる。その様子は多様体 尤度関数を表すパラメタは、尤度関数の多様体に張り付けた局所座標 多様体上の２点は異なるパラメタ値を持つ２つの尤度関数。その間に「距離」のようなものがあるが、「道のり」の取り方…