PreliZ: A tool-box for prior elicitation

Autores
Icazatti Zuñiga, Alejandro Ariel; Abril Pla, Oriol; Klami,Arto; Martín, Osvaldo Antonio
Año de publicación
2023
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
In a Bayesian modeling workflow, a prior distribution can be chosen in different ways as long as it captures the uncertainty about model parameters prior to observing any data. Particularly, prior elicitation refers to the process of transforming the knowledge of a particular domain into well-defined probability distributions. Here we introduce PreliZ, a Python package aimed at helping practitioners choose prior distributions.
Fil: Icazatti Zuñiga, Alejandro Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
Fil: Abril Pla, Oriol. University of Helsinki; Finlandia
Fil: Klami,Arto. University of Helsinki; Finlandia
Fil: Martín, Osvaldo Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - San Luis. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi". Universidad Nacional de San Luis. Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales. Instituto de Matemática Aplicada de San Luis "Prof. Ezio Marchi"; Argentina
Materia
PRIOR ELICITATION
BAYESIAN WORKFLOW
INFORMATIVE PRIOR
PYTHON
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
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Acceder
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