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- En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a priori de una cantidad p desconocida, es la distribución de probabilidad que expresa alguna incertidumbre acerca de p antes de tomar en cuenta los datos. Aplicando el Teorema de Bayes, la probabilidad a priori se multiplica por la verosimilitud; al normalizar se obtiene la distribución de probabilidad a posteriori, la cual es la probabilidad de la distribución condicional dados los datos. Los parámetros de las distribuciones a priori son llamados , para distinguirlos de los parámetros del modelo. Por ejemplo, si se está usando una distribución beta para modelar la distribución del parámetro p, entonces:
* p es un parámetro de una distribución Bernoulli, y
* α y β son parámetros de la distribución a priori (distribución beta), y por lo tanto hiperparámetros. (es)
- En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a priori de una cantidad p desconocida, es la distribución de probabilidad que expresa alguna incertidumbre acerca de p antes de tomar en cuenta los datos. Aplicando el Teorema de Bayes, la probabilidad a priori se multiplica por la verosimilitud; al normalizar se obtiene la distribución de probabilidad a posteriori, la cual es la probabilidad de la distribución condicional dados los datos. Los parámetros de las distribuciones a priori son llamados , para distinguirlos de los parámetros del modelo. Por ejemplo, si se está usando una distribución beta para modelar la distribución del parámetro p, entonces:
* p es un parámetro de una distribución Bernoulli, y
* α y β son parámetros de la distribución a priori (distribución beta), y por lo tanto hiperparámetros. (es)
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- En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a priori de una cantidad p desconocida, es la distribución de probabilidad que expresa alguna incertidumbre acerca de p antes de tomar en cuenta los datos. Aplicando el Teorema de Bayes, la probabilidad a priori se multiplica por la verosimilitud; al normalizar se obtiene la distribución de probabilidad a posteriori, la cual es la probabilidad de la distribución condicional dados los datos. (es)
- En inferencia estadística Bayesiana, una distribución de probabilidad a priori de una cantidad p desconocida, es la distribución de probabilidad que expresa alguna incertidumbre acerca de p antes de tomar en cuenta los datos. Aplicando el Teorema de Bayes, la probabilidad a priori se multiplica por la verosimilitud; al normalizar se obtiene la distribución de probabilidad a posteriori, la cual es la probabilidad de la distribución condicional dados los datos. (es)
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- Probabilidad a priori (es)
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