Dirichlet Verteilung Bayesisch < math. Statistik < Stochastik < Hochschule < Mathe < Vorhilfe
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Hallo Leute
Ich hänge seit langer Zeit an folgendem Problem, da ich nicht genau verstehe was gemeint ist (das rechnen sollte kein Problem sein):
Gegeben ist ein K Dimensionaler Vektor x = [mm] (x_{1}, [/mm] ... , [mm] x_{n}) [/mm] mit [mm] x_{i} [/mm] = 1 oder 0.
Gegeben P(x | [mm] \theta) [/mm] = [mm] P(x_{1}, [/mm] ... , [mm] x_{n} [/mm] | [mm] p_{1}, [/mm] ... , [mm] p_{n}) [/mm] = [mm] \produkt_{i=1}^{n} p_{i}^{x_{i}}
[/mm]
Alle [mm] p_{i} [/mm] summieren sich zu 1 und sind grösser gleich 0.
Jetzt wird [mm] \theta [/mm] bayesisch mit der Dirichlet Verteilung geschätzt. Also [mm] p(\theta [/mm] | [mm] \alpha) [/mm] = Dirichlet Verteilung. [mm] \alpha [/mm] sind die parameter dieser Verteilung.
Soweit ist mir das auch klar.
Nur soll ich für einen gegebenes Daten Set X = [mm] {x^{(l)}} [/mm] l=1 ... N die posterior wahrscheinlichkeit [mm] p(\theta [/mm] | X, [mm] \alpha) [/mm] mit Bayes Regel herleiten. Ich versteh nicht was das für einen sinn macht. Sinn würde doch nur [mm] p(\alpha [/mm] | X) machen.
Bitte um Hilfe.
Grüsse
Chuck
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(Mitteilung) Reaktion unnötig  | | Datum: | 20:20 Mi 25.09.2013 | | Autor: | matux |
$MATUXTEXT(ueberfaellige_frage)
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