Estoy interesado para estimar la densidad de una variable aleatoria continua . Una forma de hacerlo que aprendí es el uso de la Estimación de la densidad del núcleo.
Pero ahora estoy interesado en un enfoque bayesiano que siga las siguientes líneas. En principio creo que sigue una distribución . Tomo lecturas de . ¿Hay algún enfoque para actualizar basado en mis nuevas lecturas?F n X F
Sé que parece que me estoy contradiciendo: si creo únicamente en como mi distribución anterior, entonces ningún dato debería convencerme de lo contrario. Sin embargo, supongamos que fuera y mis puntos de datos fueran como . Al ver , obviamente no puedo seguir con mi anterior, pero ¿cómo debo actualizarlo?F U n i f [ 0 , 1 ] ( 0.3 , 0.5 , 0.9 , 1.7 ) 1.7
Actualización: Basado en las sugerencias de los comentarios, he comenzado a mirar el proceso de Dirichlet. Déjame usar las siguientes anotaciones:
Después de enmarcar mi problema original en este idioma, creo que estoy interesado en lo siguiente: . ¿Cómo se hace esto?
En este conjunto de notas (página 2), el autor hizo un ejemplo de (esquema de urna de Polya). No estoy seguro de si esto es relevante.
Actualización 2: también deseo preguntar (después de ver las notas): ¿cómo eligen las personas para el DP? Parece una elección al azar. Además, ¿cómo elige la gente una previa para DP? ¿Debo usar un previo para como mi anterior para ?