Stimatore di Bayes

In teoria della stima e teoria delle decisioni, uno stimatore di Bayes, o una azione di Bayes, è uno stimatore o regola di decisione che minimizza il valore atteso della probabilità a posteriori o di una funzione di perdita (cioè la perdita attesa a posteriori).

2 relazioni: Campionamento di Gibbs, Stima del massimo a posteriori.

Campionamento di Gibbs

In statistica e in fisica statistica, un campionamento di Gibbs o un campionatore di Gibbs è un algoritmo di catena di Markov Monte Carlo (MCMC) per ottenere una sequenza di campioni casuali da una distribuzione di probabilità multivariata (cioè dalla distribuzione di probabilità congiunta di due o più variabili casuali) quando il campionamento diretto si dimostra difficoltoso.

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Stima del massimo a posteriori

In statistica bayesiana, una stima del massimo della probabilità a posteriori, o brevemente massimo a posteriori, MAP (da maximum a posteriori probability), è una moda della distribuzione a posteriori.

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