Inferência bayesiana versus máxima probabilidade

1. Qual é a diferença entre a máxima verossimilhança e bayesiana?
2. Qual é a principal diferença entre o método bayesiano e o método de probabilidade?
3. Por que a inferência bayesiana é melhor?
4. Qual é a diferença entre a inferência MLE e o mapa?

Qual é a diferença entre a máxima verossimilhança e bayesiana?

Em outras palavras, na equação acima, mle trata o termo p (θ) p (d) como uma constante e não nos permite injetar nossas crenças anteriores, p (θ), sobre os valores prováveis ​​para θ nos cálculos de estimativa. A estimativa bayesiana, por outro lado, calcula totalmente (ou às vezes se aproxima) a distribuição posterior p (θ | d).

Qual é a principal diferença entre o método bayesiano e o método de probabilidade?

A diferença entre essas duas abordagens é que os parâmetros para a estimativa de máxima verossimilhança são fixos, mas desconhecidos, enquanto isso, os parâmetros para o método bayesiano atuam como variáveis ​​aleatórias com distribuições anteriores conhecidas.

Por que a inferência bayesiana é melhor?

A principal vantagem das estatísticas bayesianas é que elas dão uma distribuição de probabilidade das hipóteses. Eles também permitem a adição de novas informações às hipóteses na forma da distribuição posterior. No entanto, a criação da distribuição anterior pode ser complicada porque não há conjunto de anteriores predefinidos.

Qual é a diferença entre a inferência MLE e o mapa?

A diferença é que a estimativa do mapa usará mais informações do que a mle; Especificamente, a estimativa do mapa considerará a probabilidade - como descrito acima - e o conhecimento prévio do estado do sistema, x [6]. A estimativa do mapa, portanto, é uma forma de inferência bayesiana [9].