Consistency in Statistical Inference and Decision
统计推断与决策中的一致性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论概率信念、贝叶斯推断与决策基础，未明确对应所列领域细分。
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统计推断与决策中的一致性
- 研究问题
- 如何从个人愿意接受的投注赔率刻画信念强度，并将具有区间不确定性的个人概率用于统计推断与决策？
- 方法与思路
- 作者以投注赔率建立符合概率法则的个人概率区间，采用贝叶斯定理进行推断，并以期望效用讨论决策。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架在大样本下导向通常接受的统计程序，并主张以证据权重衡量检验中的确信程度。
- 阅读关注点
- 核对个人概率区间的定义、证据权重与显著性水平的区别，以及期望效用决策结论所需的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据Crossref所供摘要；文中的一致性概念、概率区间构造和一般条件未展开，不能据此补写形式化公理或证明。
原文摘要
SUMMARY It is suggested that the strength of a person’s beliefs may be tested by finding at what odds he is prepared to bet on them. This leads to a system of numerical “medial personal probabilities” obeying the classical laws of probability. However, these do not have precisely defined values, but are contained within specified intervals. The appropriate method of inference is Bayes’s Theorem. This leads to generally accepted statistical procedures in large samples, except that the “weight of evidence” and not significance level is the measure of conviction in a significance test. Under very general conditions decisions are made by maximizing expected utility.