先驗參數變異數你好，
我正在嘗試理解貝葉斯 D 最優設計的“先驗參數方差”選項。 JMP 幫助文件中寫道：“您輸入的值是先驗方差倒數的平方根。值越大，方差越小，因此表明該效應未生效的先驗資訊越多。”
我有點困惑，因為我以為如果我輸入更大的值，演算法就會認為我擁有更多先驗知識，知道這個效果很重要。然而，幫助文件裡說，數值越大，效果就越不活躍。有人可以幫我解釋一下嗎？
謝謝
實驗設計回覆：先驗參數方差「您輸入的值是先驗變異數倒數的平方根。」這指的是模型參數的先驗不確定性如何以數值表示。具體來說：這是標準差的倒數，也稱為先驗精度。
“值越大，變異數越小，因此表示越多的先驗資訊表明該效應尚未發生。”
這會告訴您如何解釋該數字：
- 較大的值（即較高的精度或較小的變異數）表示您堅信該效應接近零-它不活躍。
- 較小的值（即較低的精度或較大的變異數）意味著您更不確定 -您更有可能接受效果可能為非零的可能性。
為什麼這對貝葉斯 D 最優設計很重要？
貝葉斯 D 最優設計使用先驗資訊來確定哪些實驗運行將根據您已經相信的內容為您提供最多的資訊。
- 如果您堅信某些影響可以忽略不計（即不活躍），您可以給予它們嚴格的先驗（JMP 中的小方差→大值）。
- 如果您不確定某些影響，您可以使用弱先驗（JMP 中的大方差→小值）。
這有助於設計集中估計模型中最有用或最不確定的部分。
回覆：先驗參數方差非常感謝 statman，
這也解釋了為什麼評估設計中的變異數預測分析器顯示非活動因素在參數空間中的變異數要小得多，因為這些影響接近零。
