Antonym der Varianz

Gibt es ein Wort, das die Umkehrung der Varianz bedeutet? Das heißt, wenn eine hohe Varianz hat, dann hat eine niedrige ? Kein Interesse an einem Beinahe-Antonym (wie 'Übereinstimmung' oder 'Ähnlichkeit'), sondern spezifisch ? $X$ $X$ $\dots$ $1/\sigma^2$

bayesian variance terminology precision Hugh
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Übereinstimmung und Ähnlichkeit sind zumindest in formalen Definitionen für paarweise und andere Vergleiche ohnehin weitestgehend ausgeschlossen. Dies schließt jedoch informelle Gespräche nicht aus. Sie können

Nick Cox,

Ich habe ein [bayesian]Tag hinzugefügt , da die Antwort, wie aus meiner Antwort und meinen Kommentaren hervorgeht, eng mit der Bayes'schen Statistik zusammenhängt und es einfacher sein wird, solche Tags zu finden.

Tim

Antworten:

heißtPräzision. Sie wird häufig in Bayes-Software-Handbüchern fürBUGSundJAGS erwähnt, wo sie alsParameter für die Normalverteilunganstelle der Varianz verwendet wird. Es wurde populär, weil Gamma als Konjugat verwendet werden kann, um die Normalverteilung zupräzisieren,wie Kruschke (2014) und@Scortchi bemerkten. $1/\sigma^2$

Kruschke, J. (2014). Bayesianische Datenanalyse: Ein Tutorial mit R, JAGS und Stan. Akademische Presse, p. 454.

Tim
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(+1) Ich kann mich nicht erinnern, es außerhalb dieses Kontexts gesehen zu haben, in dem es praktisch ist, Dinge wie "Addiere die Präzisionen des Vorhergehenden und die Daten, um die Präzision des Hinterkopfs zu erhalten" und das Vertraute zu verwenden Gamma-Verteilung als Konjugat vor für Präzision.

Scortchi

Auch in multivariaten Umgebungen üblich, in denen die Präzision zur Kovarianzmatrix umgekehrt wird. (Auch dies ist nützlich als Parameter für eine Normalverteilung, wenn Sie zuvor ein Konjugat benötigen.)

Peter

Ja, Präzisionsmatrix ist sehr hilfreich im Umgang mit multivariaten Gaußschen (wie @Peter sagte), z. B. sind die Formeln für bedingte Verteilungen in Bezug auf Präzisionsmatrizen einfacher. Bishop verbringt viele Seiten damit, zu beschreiben, wie dies in Kapitel 3 seiner Anleitung zur Mustererkennung und zum maschinellen Lernen funktioniert , und dies wird dann im gesamten Buch mehrmals wiederholt.

Amöbe sagt Reinstate Monica