উত্তর:
গেলম্যান এট আল। (2003) বলুন:
পূর্ব থেকেই বিতরণগুলির জন্য দীর্ঘকাল থেকেই আকাঙ্ক্ষা রয়েছে যা উত্তরোত্তর বিতরণে ন্যূনতম ভূমিকা নেওয়ার নিশ্চয়তা দেওয়া যেতে পারে। এই জাতীয় বিতরণগুলিকে কখনও কখনও 'রেফারেন্স পূর্ব বিতরণ' বলা হয় এবং পূর্বের ঘনত্বকে অস্পষ্ট, সমতল বা ননফর্মেশনাল হিসাবে বর্ণনা করা হয় [[মূল পাঠ্য থেকে জোর]
জেলফ্রি'র আলোচনার আমার পড়ার উপর ভিত্তি করে জেলম্যান এট আল-এর আগে। (2003, p.62ff, সত্যিকারের অ-তথ্যহীন পূর্বের অস্তিত্ব সম্পর্কে কোনও isক্যমত্য নেই, এবং যথেষ্ট অস্পষ্ট / সমতল / ছড়িয়ে পড়া প্রিয়ারই যথেষ্ট)।
তারা তৈরি কিছু পয়েন্ট:
এটি কমিউনিটি উইকি নোট করুন - অন্তর্নিহিত তত্ত্বটি আমার বোঝার সীমাতে রয়েছে এবং আমি এই উত্তরের অবদানের প্রশংসা করব।
গেলম্যান এট আল। 2003 বায়েশিয়ান ডেটা বিশ্লেষণ, চ্যাপম্যান এবং হল / সিআরসি
সম্পাদনা করুন: @ এসসিগিলিস্পি (যথাযথ!) দেখায় যে আমি আপনার প্রশ্নের পুরো উত্তর দিই নি। আমার মতে একটি তথ্যহীন পূর্বের বিষয়টি এই অর্থে অস্পষ্ট যে এটি অন্যরকম প্যারামিটার জায়গার একটি ক্ষেত্র বিশেষ করে না, তবে এটি করার ক্ষেত্রে এটি অন্যান্য পরামিতিগুলিতে তথ্যমূলক প্রিয়ারকে প্ররোচিত করা উচিত নয়। সুতরাং একটি অ-তথ্যমূলক পূর্ব অস্পষ্ট তবে একটি অস্পষ্ট পূর্বের অগত্যা অ-তথ্যমূলক নয়। এটি খেলতে আসে এমন একটি উদাহরণ বায়েশিয়ান পরিবর্তনশীল নির্বাচন; পরিবর্তনশীল অন্তর্ভুক্তির সম্ভাব্যতার আগে একটি "অস্পষ্ট" প্রকৃতপক্ষে মডেলটিতে অন্তর্ভুক্ত মোট ভেরিয়েবলের সংখ্যার তুলনায় একটি সুন্দর তথ্যমূলক প্ররোচিত করতে পারে!
আমার কাছে মনে হয় যে সত্যিকার অর্থেই অপ্রত্যাশিত প্রবীণদের অনুসন্ধান সিকোয়াস্টিক (যদিও অনেকে তাতে একমত নন); তথাকথিত "দুর্বল" তথ্যবহুল প্রিরিয়ারগুলি ব্যবহার করা ভাল (যা আমি মনে করি, সাধারণত কোনও অর্থে অস্পষ্ট)। সত্যিই, আমরা প্রায়শই প্রশ্নে থাকা প্যারামিটার সম্পর্কে কিছুই জানি না ?
ল্যামবার্ট এট আল (২০০৫) প্রশ্নটি উত্থাপন করে "ভিগ কেমন হয় ? উইনবিইউজিএস ব্যবহার করে এমসিএমসিতে অস্পষ্ট পূর্বে বিতরণগুলির প্রভাবের সিমুলেশন স্টাডি "। তারা লিখেছেন: "আমরা অ-তথ্যবহুল পূর্ব বিতরণ শব্দটি ব্যবহার করার পক্ষে সমর্থন করি না কারণ আমরা সমস্ত প্রিজনকে কিছু তথ্যের অবদান হিসাবে বিবেচনা করি"। আমি একমত হতে চাই তবে আমি অবশ্যই বায়সিয়ান পরিসংখ্যান বিশেষজ্ঞ নই।
আমার সন্দেহ হয় যে "অস্পষ্ট পূর্ব" এর অর্থ ব্যবহৃত হয় যা কিছু ছোট এনকোড করতে পরিচিত তবে প্যারামিটারের সত্যিকার মূল্য সম্পর্কে জ্ঞানের অ-শূন্য পরিমাণ, যেখানে "অ-তথ্যমূলক পূর্ব" সম্পূর্ণ অজ্ঞতা বোঝাতে ব্যবহৃত হত যে পরামিতি এর মান সম্পর্কে। এটি সম্ভবত দেখানোর জন্য ব্যবহার করা হবে যে বিশ্লেষণ সম্পূর্ণ উদ্দেশ্যমূলক ছিল না ।
উদাহরণস্বরূপ, খুব বিস্তৃত গাউসিয়ান একটি প্যারামিটারের জন্য একটি অস্পষ্ট পূর্ব হতে পারে যেখানে অ-তথ্যমূলক পূর্ববর্তীটি অভিন্ন হবে। গাউসিয়ান আগ্রহের পরিমাণে প্রায় সমতল হবে তবে তবুও অন্য যে কোনও তুলনায় এটি একটি নির্দিষ্ট মানের পক্ষে কিছুটা বেশি পছন্দ করবে (তবে সমস্যাটি আরও গাণিতিকভাবে ট্র্যাকটেবল হতে পারে)।