Método de Jeffreys

Em estatística, o método de Jeffreys, regra de Jeffreys ou a priori de Jeffreys, nomeado em homenagem a Sir Harold Jeffreys é uma probabilidade a priori não informativa para um espaço de parâmetros definida como:[1]

,

onde:

Isto é, a priori de Jeffreys é proporcional () a raiz quadrada do determinante da matriz de informação de Fisher.

Esta regra possui a propriedade da invariância a transformações 1 a 1 do vetor paramétrico .[2] Ou seja, se for feita uma transformação inversível da forma , tanto calculando-se a priori para e depois fazendo-se a transformação quanto aplicando-se a regra de Jeffreys, obtém-se a mesma priori para .[1][2]

Referências

  1. a b Ehlers, Ricardo S. (2002). Inferência Estatística (PDF). [S.l.: s.n.] 
  2. a b Gomes, Carlos Henrique A. (2006). Estimação Bayesiana com priori de Jeffreys em Modelos Espaço de Estados (PDF). [S.l.: s.n.]