ベイジアン アップデーターが有限数の信号の 1 つを受信するとします。彼に信号を送るデバイスの品質は不明です。高品質の信号は、彼が関心を持っている基本的な変数について常に完全な信号です。低品質の場合、それはノイズです。
信号を見た後、彼は根底にある変数と証拠装置の質についての彼の信念を更新しますよね? しかし、それをモデル化する方法がわかりません。
私はそれを2つの方法で見てみましたが、答えは大きく異なります。a) 彼は、デバイスの品質に関する更新された信念を使用して、基になる変数に関する事後分布を形成し、基になる変数に関する更新された信念を使用して、デバイスの品質に関する事後分布を形成します。これにより、それぞれに固有の解を持つ連立方程式が得られます。b) 彼は 2 つの変数の結合確率分布を形成し、それを更新します。
前者は、高品質デバイスと低品質デバイスからの信号の分配に関する彼の以前の信念が、信号に関係なく、エキスパートの品質に関する彼の信念を上向きに更新する場合など、いくつかの奇妙な結果をもたらします.
後者は、真実ではない独立性の仮定を課しているようです。