【发布时间】：2013-10-07 19:50:23
【问题描述】：
对于多元正态模型，Jeffreys 生成(theta, sigma) 上的先验分布的规则给出p_j(theta, sigma) proportional to |sigma|^{-(p+2)/2}.
我的书在脚注中指出，p_j 实际上不可能是theta, sigma. 的概率密度，为什么会这样？
【问题讨论】：
标签： statistics bayesian
【发布时间】：2013-10-07 19:50:23
【问题描述】：
它是“不正确的”，这意味着它不会像概率分布那样积分为 1。例如，关于 theta 的边际密度只是一个常数，它在实线上的积分是无限的。在贝叶斯推理中使用不正确的分布作为先验是可以的，只要后验是正确的概率分布。
【讨论】：