18.1贝叶斯估计的思想 贝叶斯估计的主要优点: (1)古典学派一般通过最优化(比如,MLE,OLS)进行参 数估计,但有时不易求得最优解。贝叶斯学派只要反复使 用贝叶斯定理即可,不需要进行最优化。虽然贝叶斯分析常 没有解析解,随着计算方法的发展,这已基本不成问题。 (2)古典学派需要用不同的统计量来估计期望、方差、 中位数、分位数等,而贝叶斯学派可以直接得到参数的整个 后验分布。从后验分布,可容易地算出其各阶矩。 (3)对于古典学派的统计量,常常不易找出其“精确的 有限样本分布”,故只能退而求其次,推导大样本渐近分布。 贝叶斯学派一般可直接计算精确的有限样本分布,不需要渐 近理论。5 18.1 贝叶斯估计的思想 贝叶斯估计的主要优点： (1) 古典学派一般通过最优化(比如，MLE，OLS)进行参 数估 计，但有时不易求得最优解。贝叶斯学派只要反复使 用贝叶斯定理即可，不需要进行最优化。虽然贝叶斯分析常 没有解析解，随着计算方法的发展，这已基本不成问题。 (2) 古典学派需要用不同的统计量来估计期望、方差、 中位数、分位数等，而贝叶斯学派可以直接得到参数的整个 后验分布。从后验分布，可容易地算出其各阶矩。 (3) 对于古典学派的统计量，常常不易找出其“精确的 有限样本分布” ，故只能退而求其次，推导大样本渐近分布。 贝叶斯学派一般可直接计算精确的有限样本分布，不需要渐 近理论