Suponga que la cantidad que queremos inferir es una distribución de probabilidad. Todo lo que sabemos es que la distribución proviene de un conjunto determinado, por ejemplo, por algunos de sus momentos y tenemos una previa .
El principio de entropía máxima (MEP) dice que que tiene la entropía menos relativa de (es decir, ) es el mejor para seleccionar. Mientras que la regla de selección bayesiana tiene un proceso de selección de la posterior dada la anterior que es compatible con el teorema de Bayes.
Mi pregunta es si existe alguna conexión entre estos dos métodos de inferencia (es decir, si los dos métodos se aplican al mismo problema y tienen algo en común). ¿O si en la inferencia bayesiana la configuración es completamente diferente de la configuración mencionada anteriormente? ¿O no tengo sentido?