分布の自由度の良い事前分布とは何ですか？

分布で使用して、ベイジアンモデルで短い間隔の資産収益をモデル化します。分布の両方の自由度（モデル内の他のパラメーターと共に）を推定したいと思います。資産のリターンが非常に異常であることは知っていますが、それ以上のことはあまり知りません。

そのようなモデルの自由度の適切な、やや有益な事前分布とは何ですか？

distributions bayesian modeling prior

— ジョン・サルバティエ
ソース

t分布は対称的であるのに対し、資産のリターンは強いスキューを持つ傾向があるため、良い選択ではないかもしれません。少なくとも、リターン自体ではなく、リターンの対数のモデリングを検討してください。

— whuber

ええ、それは良い点です、私は心の奥でそれについて考えていましたが、この質問はまだ私にとって興味があります。

— ジョンサルバティエ

本当に膨大なデータがありますか？dfを修正し、感度分析として異なる値を試すのは、ベイジアンモデリングでもより一般的だと思います。

— ワンストップ

ここに役立つ記事があります。portfolioprobe.com/2011/01/12/the-number-1-novice-quant-mistake

— bill_080

資産収益にラプラス分布を使用してみます。これは「二重指数」とも呼ばれるstats-worldであり、「分散ガンマ」と呼ばれる金融の世界です。

— 確率論的

ARMの 372ページで、GelmanとHillは、1 / DF = .5と1 / DF = 0の間のDFの逆数で均一な分布を使用することに言及しています。

具体的には、バグでは以下を使用します。

nu.y <- 1/nu.inv.y 
nu.inv.y ~ dunif(0,.5)

— ジョン・サルバティエ
ソース

PyMC3でnu、StudentsT分布のパラメーターは自由度ですか、それとも逆ですか？

— ericmjl

私の悪い、私はドキュメントを読んでいませんでした。整数です。

— ericmjl