Mit früheren Unif(0,1)≡Beta(α0=1,β0=1) und der Wahrscheinlichkeit
Binom(n,θ) die x Erfolge in n Versuchen zeigen, ist die posteriore Verteilung B e t a ( αn= 1 + x ,βn= 1 + n - x ) .
(Dies ist leicht zu erkennen, wenn man die Kernel des Prior und die Wahrscheinlichkeit multipliziert, den Kern des Posterior zu erhalten.)
Dann wird die posterior Mittelwert
ist μn= αnαn+ β= x + 1n + 2.
In einem Bayes'schen Kontext kann es am besten sein , nur die Terminologie posterior mean zu verwenden. (Der Median der posterioren Verteilung und das Maximum des PDF wurden auch verwendet, um die posterioren Informationen zusammenzufassen.)
Anmerkungen: (1) Hier verwenden Sie B e t a (1,1) als nicht informative vorherige Verteilung. Aus fundierten theoretischen Gründen bevorzugen einige Bayes'sche Statistiker die Verwendung von Jeffreys vor Beta(12,12)als nicht informativer Prior. Dann ist der hintere Mittelwertμn=x+.5n+1.
(2) Bei der Herstellung frequentistischen Konfidenzintervalle Agresti Coull und haben vorgeschlagen , „um zwei Erfolge und zwei Ausfälle“ auf die Probe, um einen Konfidenzintervall zu erhalten auf der Grundlage der Schätzfunktion p = x + 2p^= x + 2n + 4,die genaue Deckungswahrscheinlichkeiten hat (als der traditionellen Wald Intervall unter Verwendung von p =xp^= xn) .David Moore hat diesin einigen seiner weit verbreiteten elementaren StatistiktextealsPlus-Vier-Schätzer bezeichnet, und die Terminologie wurde von anderen verwendet. Es würde mich nicht wundern, wenn Ihr Schätzer "plus zwei" und Jeffries "plus eins" heißt.
(3) Alle diese Schätzer haben den Effekt, dass der Schätzer auf 1/2 verkleinert wird, und wurden daher als "Schrumpfungsschätzer" bezeichnet (ein Begriff, der insbesondere in der James-Stein-Inferenz viel häufiger verwendet wird). Siehe Antwort (+1) von @Taylor.