最大熵与贝叶斯数据分析：熵先验
摘要：将客观反映实验先验信息的概率分布分配问题，是贝叶斯数据分析方法使用中的主要难题之一。本文使用最大熵方法(ME)将似然函数中所含的信息转化为用于贝叶斯推断的先验分布。该论点受到在统计力学中成功使用ME方法所获得的直觉的启发和指导。对于无法重复的实验，得到的“熵先验”与爱因斯坦涨落公式形式上相同。然而，对于可重复实验，似然函数的熵的期望值被发现是必须包括在分析中的相关信息。详细讨论了高斯似然函数的重要案例。
作者：Ariel Caticha and Roland Preuss
论文ID：physics/0307055
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2009-11-10