Extending the Family of Bayesian Bootstraps and Exchangeable Urn Schemes
贝叶斯自助法与可交换抽球方案族的扩展AI 解读 ↓
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贝叶斯自助法与可交换抽球方案族的扩展
- 研究问题
- 如何为含删失观测的有限总体构造贝叶斯自助法，并说明其与已有自助法及模拟可交换序列的抽球方案之间的联系？
- 方法与思路
- 作者提出有限总体删失数据的贝叶斯自助法，考察无删失和大总体情形，并构建与该方法相关的一类一般抽球方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新方法在无删失时退化为有限总体贝叶斯自助法，在大总体时退化为删失数据贝叶斯自助法，并引入可交换抽球方案类。
- 阅读关注点
- 核对有限总体与删失机制的设定、大总体退化关系的准确含义，以及抽球方案如何生成可交换序列并实施自助模拟。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；先验或权重构造、删失条件和推断性质未说明，不能据此判断区间覆盖率或有限样本准确性。
原文摘要
Summary A Bayesian bootstrap for a finite population with censored observations is introduced. It is shown to reduce to the finite population Bayesian bootstrap if there is no censoring and to reduce to the censored data Bayesian bootstrap for a large population. A class of general urn schemes for simulating exchangeable sequences of variables is introduced which is connected to the bootstrap method.