Единичная информация «априор» представляет собой зависимый от данных априор (обычно многовариантный нормальный) со средним значением в MLE и точностью, равной информации, предоставленной одним наблюдением. См., Например, этот технический отчет или этот документ для более подробной информации. Идея UIP состоит в том, чтобы дать априор, который «позволяет данным говорить самим за себя»; в большинстве случаев добавление априорной информации, указывающей на то, что одно наблюдение сосредоточено на том, куда «указывают» другие данные, мало повлияет на последующий анализ. Одним из его основных применений является демонстрация того, что использование BIC в больших выборках соответствует использованию байесовских факторов с UIP по своим параметрам.
Вероятно, также стоит отметить, что многим специалистам по статистике (включая байесовских) неудобно использовать Байес-факторы и / или BIC для многих прикладных задач.
Информация о единице предшествующего уровня основана на следующей интерпретации сопряженности:
Настроить
интерпретация
Некоторые замечания:
Рекомендации
источник