সর্বোচ্চ স্তরে, আমরা গবেষকরা তথ্যের বাইরে বিশ্লেষণটি বহন করতে যে পরিমাণ পরিমাণ তথ্য গবেষক এনেছিলেন তা নির্দিষ্ট করে হিসাবে সমস্ত ধরণের প্রেরকদের নিয়ে ভাবতে পারি: ডেটা দেখার আগে, প্যারামিটারগুলির মানগুলি সম্ভবত বেশি?
বায়েশীয় বিশ্লেষণের অন্ধকার যুগে, যখন বায়েশিয়ানরা ঘন ঘনবাদীদের সাথে এটি লড়াই করে চলেছিল, এমন একটি বিশ্বাস ছিল যে গবেষক যতটা সম্ভব আগে বিশ্লেষণের জন্য অল্প তথ্য প্রবর্তন করতে চাইবেন। সুতরাং সেখানে অনেক গবেষণা এবং যুক্তি অনুধাবন করার জন্য উত্সর্গীকৃত ছিল, স্পষ্টতই, কোনও পূর্ববর্তী এইভাবে "অ-তথ্যমূলক" হতে পারে। বেলেসিয়ান ডেটা অ্যানালাইসিসে আজ বলা হয়েছে, গেলম্যান ননফরম্পটিভ প্রিয়ারদের স্বয়ংক্রিয় পছন্দের বিরুদ্ধে তর্ক করেছেনযে বিবরণ "ননফর্মেশনাল" পূর্বের কোনও "বিশেষ" গাণিতিক বৈশিষ্ট্যের চেয়ে পূর্বের প্রতি তার মনোভাব প্রতিফলিত করে। (তদ্ব্যতীত, প্রথম দিকের সাহিত্যে একটি প্রশ্ন ছিল যে কী পরিমাণে পূর্বেরটি অ-তথ্যহীন। আমি মনে করি না যে এটি আপনার প্রশ্নের পক্ষে বিশেষত গুরুত্বপূর্ণ, তবে ঘন ঘনবাদী দৃষ্টিকোণ থেকে এই যুক্তির একটি ভাল উদাহরণের জন্য শুরু দেখুন গ্যারি কিং এর একীকরণ, রাজনৈতিক পদ্ধতি একীকরণ। )
একটি "ফ্ল্যাট" পূর্বে একটি ইউনিফর্ম পূর্বে নির্দেশ করে যেখানে পরিসরের সমস্ত মান সমানভাবে সম্ভাব্য। আবার, এগুলি সত্যই অ-তথ্যমূলক কিনা তা নিয়ে যুক্তি রয়েছে, যেহেতু উল্লেখ করা যে সমস্ত মান একইভাবে সম্ভাব্য, কোনও উপায়ে তথ্য, এবং কীভাবে মডেলটি প্যারামিটারাইজড করা যায় সে সম্পর্কে সংবেদনশীল হতে পারে। বায়েস এবং ল্যাপ্লেসে ফিরে প্রসারিত বায়েসীয় বিশ্লেষণে ফ্ল্যাট প্রিয়ারদের দীর্ঘ ইতিহাস রয়েছে।
একটি "অস্পষ্ট" পূর্বটি অত্যন্ত অপসারণযোগ্য যদিও প্রয়োজনীয়ভাবে সমতল নয়, এবং এটি প্রকাশ করে যে সুনির্দিষ্ট পরিসরের আশেপাশে সম্ভাব্যতার ভরকে কেন্দ্রীভূত না করে মানগুলির একটি বৃহত পরিসীমা প্রশংসনীয়। মূলত, এটি উচ্চ প্রকারের সাথে অগ্রাধিকারে (আপনার প্রসঙ্গে যা কিছু "উচ্চ" বৈচিত্র্য বোঝায়)।
কনজুগেট প্রিয়ারগুলির কাছে সুবিধাজনক বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা যথাযথ সম্ভাবনার দ্বারা বহুগুণ হয়ে গেলে তারা বন্ধ-ফর্মের ভাব প্রকাশ করে। এর একটি উদাহরণ বাইনোমিয়াল সম্ভাবনার পূর্বে বিটা বা পিসন সম্ভাবনার আগে গামা আগে is ইন্টারনেট এবং উইকিপিডিয়া জুড়ে এর সহায়ক সারণী রয়েছে। ক্ষতিকারক পরিবারটি এক্ষেত্রে অত্যন্ত সুবিধাজনক।
কনজুগেট প্রিয়ারগুলি তাদের সুবিধামত বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে কিছু সমস্যার জন্য প্রায়শই "ডিফল্ট" পছন্দ হয়ে থাকে তবে এর অর্থ এই নয় যে তারা "সেরা" তবে যদি তার পূর্ববর্তী জ্ঞানটি কনজুগেটের মাধ্যমে প্রকাশ করা না যায়। গণনার অগ্রগতির অর্থ দাঁড়ায় যে কনজুগ্যাসি একবারে যেমন মূল্যবান হয় না (সিএফ গিবস স্যাম্পলিং বনাম এনইউটিএস), তাই আমরা খুব সহজেই অনেক ঝামেলা ছাড়াই ননকনজুগেট প্রিয়ারগুলির সাথে অনুমান করতে পারি।
এন( μ , σ)2)μσ2μσ2