Dağıtımdaki serbestlik dereceleri için iyi bir ön dağıtım nedir?

Bayes modelinde kısa aralıklı varlık getirilerini modellemek için dağıtımda kullanmak istiyorum. Dağıtım için her iki serbestlik derecesini (modelimdeki diğer parametrelerle birlikte) tahmin etmek istiyorum. Varlık getirilerinin oldukça normal olmadığını biliyorum, ama bunun ötesinde çok fazla şey bilmiyorum.

Böyle bir modeldeki serbestlik dereceleri için uygun, hafif bilgilendirici bir ön dağıtım nedir?

— John Salvatier
kaynak

T Dağılımı iyi bir seçim olmayabilir, çünkü simetriktir, varlık getirileri güçlü eğriltme eğilimindedir. En azından, getirilerin kendisinden ziyade getirilerin logaritmalarını modellemeyi düşünün .

— whuber

Evet, bu iyi bir nokta, aklımın arkasında bunu düşünüyordum, ama bu soru hala ilgimi çekiyor.

— John Salvatier

Gerçekten çok büyük miktarda veriniz var mı? Bayes modellemesinde bile df'yi düzeltmek ve duyarlılık analizi olarak farklı değerler denemek daha yaygındır.

— onestop

İşte size yardımcı olabilecek bir makale. portfolioprobe.com/2011/01/12/the-number-1-novice-quant-mistake

— bill_080

Varlık getirileri için Laplace dağıtımını kullanmayı denerdim, aynı zamanda "çifte üstel" istatistik dünyası ve Finans dünyasında "varyans-gama" olarak da adlandırılır.

— olasılık

Yanıtlar:

Sayfada 372 ARM , Gelman ve Tepesi = 1 / DF arasında DF tersini üzerinde tekdüze dağılım kullanılarak 0,5 ve 1 / DF = 0 sayılabilir.

Özellikle, HATALARDA şunları kullanırlar:

nu.y <- 1/nu.inv.y 
nu.inv.y ~ dunif(0,.5)

— John Salvatier
kaynak

PyMC3'te nuStudentsT dağılımının parametresi serbestlik derecesini mi yoksa tersini mi sorabilir miyim ?

— ericmjl

Benim hatam, belgeleri okumadım. Bu bir tamsayı.

— ericmjl

$\nu \sim \text{Gamma}(2, 0.1)$

Gelman 2015 yılında şu görevi yaptı: “student_t'ın serbestlik derecesi parametresi için önceliklerimiz var mı?” bu konuyu daha ayrıntılı olarak tartışmaktadır (ve daha önce Simpson ve ark. (2014) tarafından önerilen cezalandırılmış karmaşıklık).

— Ralph
kaynak