R中的經驗貝葉斯

Question

大衛羅賓遜給出了一個偉大的example經驗貝葉斯更新與beta分佈。他

1. 發現從分佈事先
2. 使用了更新每個連擊估計之前。

這具有顯着的效果，即根據數據存在的量對平均值進行加權並縮小接近均值的低數據觀察值。

我們如何更新計數的估計值和正常的的情況。我假設伽瑪用於計數，高斯用於正常，但我希望在任何人有任何情況下在R中看到這個例子。

Answer 1

許多模擬，尤其是在經驗貝葉斯解卷積可以在這裏找到，Empirical Bayes Deconvolution。你會發現一個泊松，兩個正常和一個二項式情況。