Applying the principle of Maximum Entropy in Bayesian Prior Distribution Assignment

机译：最大熵原理在贝叶斯先验分配中的应用

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Under the prior information that upper and lower bounds of the random quantity are symmetric with respect to the best estimate, this paper analyses the Bayesian prior distribution assignment using the principle of maximum entropy (PME). With the exact lower and upper bounds, it approves uniform for the probability density function (PDF) of the quantity and it has a curvilinear trapezoidal form for the inexact lower and upper bounds.

机译：在先验信息下，随机数的上下限相对于最佳估计是对称的，本文使用最大熵原理（PME）分析贝叶斯先验分布分配。具有精确的上下限，它批准了数量的概率密度函数（PDF）的统一性，并且对于不精确的上下限具有曲线梯形形式。

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来源
《2008年国际应用统计学术研讨会（2008 International Institute of Applied Statistics Studies）论文集》|2008年|1-5|共5页
会议地点
作者
FANG Xinghua; SONG Mingshun; WANG Wei;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 FO;
关键词
Bayesian Approach; Maximum Entropy; Prior Probability Distribution;

机译：贝叶斯方法;最大熵;先验概率分布;

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