2336 shaares
En théorie, la colinéarité n'est pas un pb majeur en bayésien. En théorie. Cette colinéarité veut simplement dire que les données ne peuvent pas réussir à bien séparer les effets des deux variables. Mais normalement, la posterior devrait refléter cette difficulté à séparer les deux. En outre, définir une prior informative permet de résoudre ce pb (c'est la prior qui prend le relais des données.
Et j'aime bien le commentaire de GEC. En théorie, c'est pas un pb, mais:
In practice, though, this can be a big deal in terms of the speed/efficiency of sampling. Gibbs samplers will have a hard time traveling along the “ridge” in the likelihood space that is at an angle relative to the correlated parameters. Even gradient-based methods like HMC (or population methods that approximate gradients) can do better but will often experience a slowdown or have high autocorrelation as they attempt to explore the ridge.
Et j'aime bien le commentaire de GEC. En théorie, c'est pas un pb, mais:
In practice, though, this can be a big deal in terms of the speed/efficiency of sampling. Gibbs samplers will have a hard time traveling along the “ridge” in the likelihood space that is at an angle relative to the correlated parameters. Even gradient-based methods like HMC (or population methods that approximate gradients) can do better but will often experience a slowdown or have high autocorrelation as they attempt to explore the ridge.