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Por que alguns estatísticos clássicos criticam a estatística Bayesiana?

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1 Resposta

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respondida Set 24, 2015 por danielcajueiro (5,596 pontos)  
selecionada Set 27, 2015 por Stuart Mill
 
Melhor resposta

Se você ainda não sabe o que é a estatística Bayesiana, dê uma olhada aqui.

Eu acredito que as duas maiores críticas são:

1) Estatística Bayesiana exige que seja conhecida uma distribuição a priori para os parâmetros desconhecidos. Mesmo quando não existe nenhum conhecimento a priori sobre esse assunto, você precisa dessa informação. A maior crítica aparece quando se percebe que diferentes distribuições a priori podem gerar diferentes estimativas e diferentes pesquisadores podem ter diferentes prioris relacioanadas com o mesmo problema (o que não é nem um pouco objetivo).

Essa crítica pode ser respondida considerando os seguintes argumentos:

a) Se não há uma boa distribuição a priori, escolha uma que NÃO dê informação sobre o problema. Por exemplo, a distribuição uniforme.

b) Talvez a estatística bayesiana enfoque o problema considerando a realidade em que as vezes não existe uma solução objetiva para o problema.

c) Se sua base de dados é grande, a distribuição a priori terá pouco efeito na estimativa.

2) Métodos de estatística bayesiana dependem de integrais múltiplas cuja multiplicidade é dada pela dimensão do vetor de parâmetros.

A resposta a essa crítica deve considerar que:

O método de MCMC (Markov Chain Monte Carlo) resolve esse problema através de amostragens. Entretanto, ele pode demorar bastante de convergir.

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