贝叶斯置信区间

✍ dations ◷ 2025-09-07 18:33:09 #概率与统计

贝叶斯置信区间 英文名为 Credible Interval,有时也简称为置信区间。给定一定的实验(测量)结果,通过贝叶斯的理论可以计算出被估计参数的后验概率分布,从而得到一定置信概率下参数的取值区间。

设被估计的参数为 x {\displaystyle x} ,为了测量这个数据,(独立的)做了 n {\displaystyle n} 次 实验,实验的结果集计为

                    Y        =                  {                      y            (            i            )            ,            i            =            1            ,            .            .            .            ,            n                    }                      {\displaystyle Y=\left\{y(i),i=1,...,n\right\}}  

对于每次实验,我们定义实验结果似然概率密度函数:

                    P                  (                      y            (            i            )                          |                        x                    )                      {\displaystyle P\left(y(i)|x\right)}  

从而所有实验的似然概率密度函数是:

                    P        (        Y                  |                x        )        =                  Π                      i                                n                          P                  (                      y            (            i            )                          |                        x                    )                      {\displaystyle P(Y|x)=\Pi _{i}^{n}P\left(y(i)|x\right)}  

利用贝叶斯公式,我们可以得到 x 的后验概率密度:

                    p        (        x                  |                Y        )        =                                            P              (              Y                              |                            x              )              P              (              x              )                                                                                                                                                                                                        P              (              Y                              |                            x              )              P              (              x              )              d              x                                            {\displaystyle p(x|Y)={\frac {P(Y|x)P(x)}{\int _{-\infty }^{\infty }P(Y|x)P(x)dx}}}  

其中 p ( x ) {\displaystyle p(x)} 是 x 的先验概率密度,也就是不考虑(本次)实验结果的情况下对于 x 的基本认识和假设;如果 x 为离散值,把积分符号变成求和即可。

最后的置信区间就是在 p ( x | Y ) {\displaystyle p(x|Y)} 上找到一个 x 的取值区间(通常是连续的),这个区间的面积等于置信概率(区间的选取方法可以有多种)。

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