18 文献では、データ自体に依存する事前確率（たとえば、Zellners g-prior）を選択することは、理論的な観点から批判される可能性があるという発言に時々足を踏み入れます。事前確率がデータから独立して選択されていない場合、問題は正確にどこにありますか？ bayesian prior hierarchical-bayesian — マフィン1974 ソース
18 一般に、情報の事前分布は通常、データを見る前にパラメーター（または仮説）に関する情報として表示されます。したがって、サンプルからの証拠は尤度関数と事前分布を介して送られるため、データベースに基づく事前分布は尤度の原則に違反しています。 — ジャラドニエミ ソース
9 ppμμμ0μ0x¯x¯μ0μ0pp μ≥μ0μ≥μ0μμ — user3697176 ソース 5 あなたがベイジアンの概念を説明するために頻繁なフレームワークを使用していることに驚き、驚嘆し、喜んでいます。 — アレクシス 1 同じ。最初の文は私に「一体何だ？」と言った。 — Mehrdad これは、ベイジアンの文脈で会話を始める興味深い方法です。しかし、この直感的な説明は、@ jaradniemiが彼の答えで指摘したように、尤度原則の違反を説明するだけであることを正しいと理解しますか？ — muffin1974 4 @Alexisドメインの専門知識を持つ頻度の高い人は、否定のベイジアンです — シャドウトーカー @ssdecontrol：ハハ、あなたが何を言おうとしているのか理解しているかどうかはよくわからない。それは、ドメインの専門知識を持つ頻度の高い専門家が存在することはできないという、冗談のような方法ですか？：P — Mehrdad