Re: Bayes 常態分佈
看板Statistics作者Jordan23 (Shi-Zhung Zhuang)時間19年前 (2007/04/13 01:45)推噓0(0推 0噓 0→)留言0則, 0人參與討論串2/2 (看更多)
※ 引述《littlefive (名偵探毛利小五郎)》之銘言：
: Suppose we have two independent observations
: X1～N(μ1, σ1^2) X2～N(μ2, σ2^2)
: where σ1, σ2 are known, and μ1, μ2 are independent.
: Suppose prior densities for μ1, μ2 are
: μ1～N(v1, υ1^2) μ2～N(v2, υ2^2)
: where v1, υ1^2, v2, υ2^2 are known.
: Find Bayes estimators for μ1, μ2 subject to the quadratic loss function
: L(μ1*, μ2*)=(μ1*-μ1)^2 + (μ2*-μ2)^2
: ====
: 書上有這樣的範例推導
: If X1, X2,... Xn iid ～N(μ, σ^2) where σ^2 is known and μ～N(v, υ^2)
: then Bayes estimator for μ is
: _
: nX v
: -- + --
: σ^2 υ^2
: ------------
: n 1
: -- + --
: σ^2 υ^2
: 我現在很疑惑, 因為 L 看起來像是兩個獨立的平方和, 不知道本題跟書上範例差在哪裡?
不懂您所謂的差別指的是?
看起來不就是兩個未知參數跟一個未知參數的差別嗎?
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 220.139.129.140
※ 編輯: Jordan23 來自: 220.139.129.140 (04/13 01:47)
討論串 (同標題文章)
本文引述了以下文章的的內容：
完整討論串 (本文為第 2 之 2 篇)：