贝叶斯统计(Bayesian statistics) vs 频率统计(Frequentist statistics):marginal likelihood(边缘似然)
1. Bayesian statistics
一组独立同分布的数据集 X=(x1,…,xn)\mathbb X=(x_1, \ldots, x_n)(xi∼p(xi|θ)x_i\sim p(x_i|\theta)),参数 θ\theta 同时也是被另外分布定义的随机变量 θ∼p(θ|α)\theta \sim p(\theta|\alpha),此时:
p(\mathbb X|\alpha)=\int_\theta p(\mathbb X|\theta)p(\theta|\alpha)d\theta
2. 频率统计(frequentist statistics)
此时的 θ=(ψ,λ)\theta=(\psi, \lambda)(joint parameter,联合参数),其中 ψ\psi 是真正的待求解的参数,λ\lambda 则是 nuisance parameter。
\mathcal L(\psi; \mathbb X)=p(\mathbb X|\psi)=\int_\lambda p(\mathbb X|\psi, \lambda)p(\lambda|\psi)d\lambda
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