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On Asymptotically Optimal Sequential Bayes Interval Estimation Procedures

Leon Jay Gleser · Sudhakar Kunte刊期 1976-07-01 · 卷 4（4）The Annals of Statistics已编入正刊

渐近最优的序贯贝叶斯区间估计程序AI 解读

A theory of sequential Bayes interval estimation procedures for a single parameter is developed for the case where the loss for using an interval $I$ is a linear combination of the length of $I$, the indicator of noncoverage of $I$, and the number of observations taken. A class of stopping rules $\{t(c): c > 0\}$ is shown to be asymptotically pointwise optimal (A.P.O.) and asymptotically optimal (A.O.) for the confidence interval problem as the cost $c$ per observation tends…

贝叶斯
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