Si uso un Jeffreys antes para un parámetro de probabilidad binomial entonces esto implica usar una distribución .theta ~ b e t un ( 1 / 2 , 1 / 2 )
Si me transformo en un nuevo marco de referencia entonces claramente tampoco se distribuye como una distribución . φ b e t un ( 1 / 2 , 1 / 2 )
Mi pregunta es ¿en qué sentido Jeffreys es invariante antes de las reparametrizaciones? Creo que estoy entendiendo mal el tema para ser honesto ...
Mejor,
Ben