베이지안 통계 및 제프리 사전분포에 관한 통계학 리포트입니다. 기본 개념 및 예제를 다루고 있고, 영문으로 작성했습니다. 통계학 학부 전공자 및 석사 과정 정도 분들이 편하게 보실 수 있을 것 같습니다.

목차

1. Introduction
2. Jeffrey’s prior for the Normal Distribution

본문내용

1 Introduction
In Bayesian statistics, we assign a prior distribution representing our initial beliefs about the parameter before we have seen any data, then we update this by weighting by the likelihood that the observed data might have arisen from a particular parameter.1 If we have some initial information about the parameter, it should be incorporated in the prior density.
However, if we have no prior information, we want a prior with minimal influence on the inference. We call such a prior a noninformative prior.

참고 자료

없음