Aux modèles normal et binomial, la variance postérieure est-elle toujours inférieure à la variance précédente?

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Ou quelles conditions le garantissent? En général (et pas seulement les modèles normaux et binomiaux), je suppose que la principale raison qui a brisé cette affirmation est qu'il y a incohérence entre le modèle d'échantillonnage et le précédent, mais quoi d'autre? Je commence par ce sujet, donc j'apprécie vraiment les exemples faciles

bayesian variance information-theory Bruit rouge
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Étant donné que les variances a posteriori et antérieures sur satisfont ( désignant l'échantillon) supposant que toutes les quantités existent, vous pouvez vous attendre à ce que le postérieur variance plus faible en moyenne (en ). C'est notamment le cas lorsque la variance postérieure est constante en $\theta$ $X$

var (θ) = E [var (θ | X)] + var (E [θ | X])

$\text{var}(\theta) = \mathbb{E}[\text{var}(\theta|X)]+\text{var}(\mathbb{E}[\theta|X])$

X

$X$

X

$X$ . Mais, comme le montre l'autre réponse, il peut y avoir des réalisations de la variance postérieure qui sont plus importantes, car le résultat n'est valable que dans l'attente.

Pour citer Andrew Gelman,

Nous considérons cela dans le chapitre 2 de Bayesian Data Analysis , je pense dans quelques problèmes de devoirs. La réponse courte est que, dans l'attente, la variance postérieure diminue à mesure que vous obtenez plus d'informations, mais, selon le modèle, dans certains cas, la variance peut augmenter. Pour certains modèles tels que le normal et le binôme, la variance postérieure ne peut que diminuer. Mais considérons le modèle t avec de faibles degrés de liberté (qui peut être interprété comme un mélange de normales avec une moyenne commune et des variances différentes). si vous observez une valeur extrême, c'est la preuve que la variance est élevée, et en effet votre variance postérieure peut augmenter.

Xi'an
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@Xian, pourriez-vous jeter un oeil à ma "réponse", qui semble contredire la vôtre? Si Gelman et vous dites quelque chose sur les statistiques bayésiennes, je suis beaucoup plus enclin à vous faire confiance que moi ...

Christoph Hanck

1

Aucun conflit entre nos réponses. Il y a même un exercice de BDA qui correspond à votre exemple, c'est-à-dire trouver des données qui définissent la variance postérieure bêta pour être plus grande que la variance précédente.

Xi'an

Une question de suivi intéressante serait: quelles sont les conditions qui garantissent la convergence de la variance vers 0 lorsque la taille de l'échantillon augmente.

Julien

8

Cela va être plus une question pour @ Xi'an qu'une réponse.

V (θ | y) = \frac{α_{1} β_{1}}{(α_{1} + β_{1})^{2} (α_{1} + β_{1} + 1)} = \frac{(α_{0} + k) (n - k + β_{0})}{(α_{0} + n + β_{0})^{2} (α_{0} + n + β_{0} + 1)},

$V(\theta|y)=\frac{\alpha_{1}\beta_1}{(\alpha_{1}+\beta_1)^2(\alpha_{1}+\beta_1+1)}=\frac{(\alpha _{0}+k)(n-k+\beta_{0})}{(\alpha_{0}+n+\beta_0)^2(\alpha_{0}+n+\beta_0+1)},$

n

$n$

k

$k$

α_{0}, β_{0}

$\alpha_{0},\beta_0$

V (θ) = \frac{α_{0} β_{0}}{(α_{0} + β_{0})^{2} (α_{0} + β_{0} + 1)}

$V(\theta)=\frac{\alpha_{0}\beta_0}{(\alpha_{0}+\beta_0)^2(\alpha_{0}+\beta_0+1)}$

n <- 10         
k <- 1
alpha0 <- 100
beta0 <- 20

theta <- seq(0.01,0.99,by=0.005)
likelihood <- theta^k*(1-theta)^(n-k) 
prior <- function(theta,alpha0,beta0) return(dbeta(theta,alpha0,beta0))
posterior <- dbeta(theta,alpha0+k,beta0+n-k)

plot(theta,likelihood,type="l",ylab="density",col="lightblue",lwd=2)

likelihood_scaled <- dbeta(theta,k+1,n-k+1)
plot(theta,likelihood_scaled,type="l",ylim=c(0,max(c(likelihood_scaled,posterior,prior(theta,alpha0,beta0)))),ylab="density",col="lightblue",lwd=2)
lines(theta,prior(theta,alpha0,beta0),lty=2,col="gold",lwd=2)
lines(theta,posterior,lty=3,col="darkgreen",lwd=2)
legend("top",c("Likelihood","Prior","Posterior"),lty=c(1,2,3),lwd=2,col=c("lightblue","gold","darkgreen"))

 > (postvariance <- (alpha0+k)*(n-k+beta0)/((alpha0+n+beta0)^2*(alpha0+n+beta0+1)))
[1] 0.001323005
> (priorvariance <- (alpha0*beta0)/((alpha0+beta0)^2*(alpha0+beta0+1)))
[1] 0.001147842

Par conséquent, cet exemple suggère une plus grande variance postérieure dans le modèle binomial.

Bien sûr, ce n'est pas la variance postérieure attendue. Est-ce là que réside l'écart?

Le chiffre correspondant est

Christoph Hanck
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4

Illustration parfaite. Et il n'y a pas de différence entre le fait que la variance postérieure réalisée est plus grande que la variance précédente et que l'espérance est plus petite.

Xi'an

1

J'ai fourni un lien vers cette réponse comme un excellent exemple de ce qui était également discuté ici . Ce résultat (que la variance augmente parfois à mesure que les données sont collectées) s'étend à l'entropie.

Don Slowik

Aux modèles normal et binomial, la variance postérieure est-elle toujours inférieure à la variance précédente?

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