2.14. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ БАЙЕСОВСКОГО АНАЛИЗА

При сообщениях в научных журналах о результатах байесовского анализа, включающего оценивание параметров, важно, чтобы статьи содержали по крайней мере: (а) подробное обсуждение стохастической модели, которая, по допущению, генерирует наблюдения, (б) полное обсуждение априорных допущений относительно значений параметров,

(в) информацию выборки, информацию об апостериорных ФПВ интересующих исследователя параметров.

Что касается стохастической модели наблюдений, то должны быть указаны основные соображения, на которых основываются ее вид и стохастические допущения. Если это сделано удовлетворительно, то v. функция правдоподобия , где у — вектор наблюдений, вектор параметров, должна быть выписана в явном виде.

В отношении априорных допущений о , т. е. выбора априорной ФПВ для , нужно в явном виде сформулировать всю информацию, использованную для этого выбора. Если использовалась априорная информация, базирующаяся на данных, то этот факт должен быть отмечен и сделаны ссылки на источники априорной информации. Если пользовались априорной информацией, не базирующейся на данных, то она должна быть тщательно изучена и эксплицирована. Только таким образом читатель сможет себе уяснить, какая именно информация была добавлена к информации выборки при осуществлении анализа. Разумеется, если априорная информация скудна или если исследователь хочет показать, какими будут результаты анализа при допущении скудости априорной информации, он это сделает с помощью неясной, или расплывчатой, ФПВ.

Относительно примененных данных правила хорошего оформления предписывают детальное описание того, как они были получены. Они должны быть в таком состоянии, чтобы любая заинтересованная сторона могла легко получить их. Это может быть достигнуто либо включением их в сообщение, либо извещением о том, что они могут быть представлены по требованию. Располагая данными, другие исследователи могут произвести анализ, используя любые априорные ФПВ, какие им заблагорассудится. Кроме того, если вид функции правдоподобия является спорным, эти данные могут быть употреблены для анализа при условии альтернативных спецификаций

При сообщении информации об апостериорных ФПВ для интересующих исследователя параметров правила хорошего оформления предусматривают сообщение полной апостериорной ФПВ, равно как и ее обобщающих характеристик, скажем мер центральной тенденции и дисперсии. Кроме того, апостериорные интервалы (или области) часто помогают читателю уяснить себе, что именно следует из априорной и выборочной информации в отношении значений параметров.

Уделив специальное внимание указанным выше пунктам, читатели смогут понять, что именно установил исследователь на основе выборочной информации, т. е. получат информацию о первоначальной степени уверенности исследователя в различных значениях параметров

ров и первоначальном представлении его о модели и затем увидят, как они изменились под влиянием выборочных данных. Это изменение в степени уверенности или представлениях составляет самую существенную часть процесса обучения на опыте.