Utente:Baroc/Sandbox2
In statistica Bayesiana, la distribuzione a priori di Jeffreys, è una distribuzione a priori non-informativa sullo spazio dei parametri, proporzionale al determinante dell'informazione di Fisher.
Il suo utilizzo è dovuto alla proprieta di essere invariante per riparametrizzazioni del vettore .
Prende il nome dallo statistico britannico Harold Jeffreys.
Esempi
modificaDistribuzione gaussiana con varianza nota
modificaPer una distribuzione gaussiana con varianza nota,
la prior di Jeffrey per è
- .
In questo caso la prior di Jeffrey non dipende da , e non è nemmeno una distribuzione: si tratta di una prior impropria.
[[Categoria:Statistica bayesiana]]