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贝叶斯 Copula 估计：描述相关的联合分布
- 2023 年 12 月 24 日
当我们处理多个变量（例如 \(a\) 和 \(b\)）时，我们通常希望参数化地描述联合分布 \(P(a, b)\)。 如果我们幸运的话，那么这个联合分布可能会在某种程度上“简单”。 例如，可能是 \(a\) 和 \(b\) 在统计上是独立的，在这种情况下，我们可以将联合分布分解为 \(P(a, b) = P(a) P(b)\)，因此我们只需要为 \(P(a)\) 和 \(P(b)\) 找到合适的参数化描述。 即使这不合适，也可能是 \(P(a, b)\) 可以通过简单的多元分布（例如多元正态分布）很好地描述。
从笨拙的分箱数据中估计分布的参数
- 2021 年 10 月 23 日
假设我们有兴趣推断人口的属性。 这可以是年龄、收入、体重指数或各种不同可能指标的分布。 在完成这项任务时，我们可能经常会遇到这种情况：我们有多个数据集，每个数据集都可以告知我们对总体人口的看法。