Una stima bayesiana con un "precedente piatto" equivale a una stima della massima verosimiglianza?

In filogenetica, gli alberi filogenetici sono spesso costruiti utilizzando MLE o analisi bayesiana. Spesso, nella stima bayesiana viene utilizzato un precedente piatto. A quanto ho capito, una stima bayesiana è una stima della probabilità che incorpora un precedente. La mia domanda è, se usi un flat flat, è diverso dal fare semplicemente un'analisi di verosimiglianza?

Riassumendo ed estendendosi dai commenti: "Una stima MAP bayesiana può coincidere con un MLE. Tuttavia, la distribuzione posteriore non ha equivalenti dal punto di vista della probabilità". Cosa intendi con "Una stima bayesiana"? Spesso, con Bayes, riassumeremo semplicemente i dati per distribuzione posteriore (supponendo che esista, in questo caso, a volte, con un precedente piatto (non si integri con uno) otteniamo un posteriore formale che non si integra con uno, quindi è non proprio una distribuzione). Tale sintesi bayesiana non ha una variante di probabilità, come si vede di solito. Alcuni stanno cercando di correggere questo problema, introducendo il concetto di una distribuzione della fiducia basata sulla funzione di probabilità, vedere http://folk.uio.no/tores/Publications_files/Schweder_Hjort_Confidence%20and%20likelihood_SJS2002.pdf (e il loro prossimo libro).

Ma, se vai nel modo di definire uno stimatore di bayes , hai diversi modi per farlo! È possibile scegliere lo stimatore MAP, che formalmente può essere lo stesso dell'MLE. Oppure puoi scegliere uno stimatore basato sulla teoria delle decisioni, riducendo al minimo alcune funzioni di perdita attesa posteriore. Molte possibilità, e nessuna di queste ha un equivalente di probabilità.