¿Los estadísticos usan el previo de Jeffrey en el trabajo aplicado real?

Cuando me enteré del previo de Jeffreys en mi clase de inferencia estadística de posgrado, mis profesores hicieron que pareciera interesante, principalmente por razones históricas y no porque alguien lo usaría alguna vez. Luego, cuando tomé el análisis de datos bayesianos, nunca se nos pidió que usáramos los antecedentes de Jeffreys. ¿Alguien realmente los usa en la práctica? Si es así (o si no), ¿por qué o por qué no? ¿Por qué algunos estadísticos no lo toman en serio?

bayesian prior jeffreys-prior

— Frelk
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Me gusta usar el previo de Jeffreys como un previo predeterminado / no informativo para el modelo binomial simple ( ). Está conjugado con un peso equivalente a un único dato y es una coincidencia de probabilidad de orden 1 , por lo que tengo una buena idea de lo que hace a la función de probabilidad y de cómo interpretar el resultado creíble intervalos.

p (θ) \propto \sqrt{θ (1 - θ)}

$p\left(\theta\right)\propto\sqrt{\theta\left(1-\theta\right)}$

^{s t}

$^{\rm{st}}$

— Cian

Una respuesta parcial a esto se encuentra en Gelman et al., Bayesian Data Analysis , 3rd ed.

El principio de Jeffreys puede extenderse a modelos multiparamétricos, pero los resultados son más controvertidos. Los enfoques más simples basados en suponer distribuciones previas independientes no informativas para los componentes del parámetro vectorial pueden dar resultados diferentes a los obtenidos con el principio de Jeffreys. Cuando el número de parámetros en un problema es grande, encontramos útil abandonar las distribuciones previas no informativas puras en favor de los modelos jerárquicos, como discutimos en el Capítulo 5. $\theta$

Cuando Gelman escribe que los resultados son "controvertidos", creo que quiere decir que un previo que no es informativo en una dimensión tiende a ser fuertemente informativo en varias. Si la memoria funciona, este fue un reclamo hecho en la misma sección de BDA 2nd ed., Pero no tengo una copia conmigo en este momento.

— Sycorax dice reinstalar a Mónica
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Gelman AMA los modelos jerárquicos

— Glen

Y con muy buena razón

— Brash Equilibrium