非情報的な事前アプローチと頻繁なアプローチの違いは何ですか？

偏見が受け入れられない場合（法廷など）には、情報のない事前情報が優先されます。

しかし、私は、常連主義のアプローチを使用するのが理にかなっているように思えます。なぜベイズのアプローチは非情報的な先行を持っているのですか？

ありがとう！

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私はまさにこのトピックについていくつかの論文を書きました。あなたはより多くの例をしたい場合は、チェックアウト： 正教会統計の病理を、ガウス分布の推論と一様分布のベイズ推定を。

それは、すべての「恐ろしい」一貫性のない退屈な 'ol頻度主義統計を使用することに耐えられない方法論的な純粋主義者向けです（情報のない事前知識がしばしば不適切であるという事実を忘れてください！）。

ただし、真剣に：情報のないベイジアン事後分布は、正規化された尤度関数のようにひどく見えますが、頻度主義者は通常の信頼区間を報告します。頻出主義的推論は「原理」の可能性に従わないため、2つの答えはまったく異なる場合があります。