Bayesian
邊際可能性與先驗預測概率
在貝葉斯框架中，對我來說，邊際似然和先驗預測分佈/概率似乎是相等的。是這樣嗎？或者這可能只適用於單個數據點？為什麼這兩個術語有區別？
邊際可能性（證據）：
先驗預測分佈：
我假設包含定義您的先驗的值. 在這種情況下，我們通常會省略從符號和有邊際似然
先驗預測分佈沒有很好地定義，因為您沒有告訴我您想要預測的是什麼，例如，在預測單個數據點和預測一組觀察值時，先驗預測分佈是不同的。在符號中，這是令人困惑的，因為取決於什麼是。 如果您想預測與您觀察到的數據具有完全相同結構的數據，那麼邊際似然只是在您觀察到的數據上評估的這種結構的數據的先驗預測分佈，即邊際似然是一個數字，而先驗預測分佈具有概率密度（或質量）函數。