「以前のフラット」のベイジアン推定は、最尤推定と同じですか？

系統学では、系統樹はMLEまたはベイズ分析を使用して構築されることがよくあります。多くの場合、ベイジアン推定ではフラット事前分布が使用されます。私が理解しているように、ベイズ推定は事前分布を組み込んだ尤度推定です。私の質問は、フラット事前分布を使用する場合、単純に尤度分析を行うことと何が違うのですか？

「ベイジアンMAP推定値はMLEと一致する可能性があります。ただし、事後分布には、尤度の観点からは同等のものはありません。」「ベイズ推定」とはどういう意味ですか？多くの場合、ベイズでは、事後分布によってデータを要約するだけです（この場合、存在する場合、場合によっては、フラットな事前（1に統合されていない）を使用して）、1に統合されない正式な事後を取得します。実際の分布ではありません）。そのようなベイジアン要約には、通常見られるように、尤度バリアントはありません。一部は、尤度関数に基づく信頼分布の概念を導入することにより、これを修正しようとしています。http：//folk.uio.no/tores/Publications_files/Schweder_Hjort_Confidence%20and%20likelihood_SJS2002.pdfを参照してください （およびそれらの近刊書）。

しかし、ベイズ推定器を定義する方法を実行する場合、それを行う方法はさまざまです。正式にはMLEと同じであるMAP推定量を選択できます。または、いくつかの事後予測損失関数を最小化することにより、決定理論に基づいて推定量を選択できます。多くの可能性があり、それらのどれにも同等の可能性はありません。