Średnia bayesowska
Średnia bayesowska to metoda szacowania średniej populacji przy użyciu informacji zewnętrznych, zwłaszcza wcześniejszego przekonania, które jest uwzględniane w obliczeniach. Jest to centralna cecha interpretacji bayesowskiej . Jest to przydatne, gdy dostępny zestaw danych jest mały.
Obliczenie średniej bayesowskiej wykorzystuje wcześniejszą średnią m i stałą C . C jest wybierane na podstawie typowego rozmiaru zbioru danych wymaganego do solidnego oszacowania średniej próbki. Wartość jest większa, gdy oczekiwana zmienność między zestawami danych (w ramach większej populacji) jest niewielka. Jest mniejszy, gdy oczekuje się, że zestawy danych będą się znacznie różnić od siebie.
Jest to równoważne dodaniu C punktów danych o wartości m do zbioru danych. Jest to średnia ważona wcześniejszej średniej m i średniej z próby.
Gdy są to wartości 0 lub 1, można interpretować jako wcześniejsze oszacowanie prawdopodobieństwa dwumianowego, przy czym średnia bayesowska daje późniejsze oszacowanie obserwowanych danych W takim przypadku C można wybrać na podstawie pożądanego przedziału ufności proporcji dwumianowej dla wartości próbki. w przypadku rzadkich wyników, gdy zapewnia 99 ufności o szerokości około 2 m
Zobacz też
- Yang, Xiao; Zhang, Zhaoxin (2013). „Łączenie rankingu prestiżu i trafności w celu uzyskania spersonalizowanej rekomendacji” . Materiały z 22. międzynarodowej konferencji ACM poświęconej zarządzaniu informacją i wiedzą (CIKM) : 1877–1880. doi : 10.1145/2505515.2507885 .