Utilisation séquentielle du TLB
Le test de deux valeurs de paramètres, présenté plus haut, peut s'étendre au test de trois valeurs, trois hypothèses à tester et à confronter les unes aux autres : \(\theta_1\), \(\theta_2\) et \(\theta_3\). Si on admet que la proportion à estimer peut prendre une troisième valeur \(\theta_3 = 0,8\), le tableau devient alors, pour les mêmes données qu'avant :
\(\theta_1=0,5\) | \(\theta_2=0,7\) | \(\theta_3=0,8\) | |
\(\Pr(D|\theta_i)\) | 0,1172 | 0,2668 | 0,2013 |
\(1-\Pr(D|\theta_i)\) | 0,8828 | 0,7332 | 0,7987 |
Total | \(\Pr(\theta_1)=0,2\) | \(\Pr(\theta_2)=0,5\) | \(\Pr(\theta_3)=0,3\) |
On trouve alors que :
\(\Pr(\theta_1|D) = 0,1079\), \(\Pr(\theta_2|D) =0,6141\) et \(\Pr(\theta_3|D) =0,2780\)
Les méthodes bayésiennes sont naturellement séquentielles. En partant d'une même loi a priori, on arrive à la même loi a posteriori, que l'on recueille 10 valeurs ou deux fois 5 valeurs, si les données sont les mêmes.
ceci illustre que la loi a posteriori d'une étape peut constituer la loi a priori de l'étape suivante et donne le même résultat que si l'on cumule les résultats des deux runs avec utilisation de la première loi a priori