Frequentist Validity of Posterior Quantiles in the Presence of a Nuisance Parameter: Higher Order Asymptotics
存在干扰参数时后验分位数的频率学有效性：高阶渐近分析AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要属于通用贝叶斯与频率学覆盖匹配理论，没有对应所列经济计量细分方向的明确证据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
存在干扰参数时后验分位数的频率学有效性：高阶渐近分析
- 研究问题
- 当模型同时包含目标参数和干扰参数时，如何选择先验，使目标参数后验分位数具有更高阶的频率学覆盖准确性？
- 方法与思路
- 作者从随机样本的参数化密度出发，通过高阶渐近分析，尽可能匹配后验覆盖概率与频率学覆盖概率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出以覆盖概率匹配为标准选择联合先验的思路，针对干扰参数存在时目标参数后验分位数的高阶有效性。
- 阅读关注点
- 应核对覆盖匹配的精确定义、先验需满足的条件，以及干扰参数的处理和高阶展开成立所需的正则条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；具体先验、匹配是否可实现及适用模型未说明，不能将提出的目标当作普遍成立的结果。
原文摘要
Given a random sample from a distribution with density function that depends on an unknown parameter θ = (θ1, θ2), we are concerned with frequentist validity, up to o(n−1), of posterior quantiles of θ1, treating θ2 as a nuisance parameter. We propose to make the best choice of the prior on θ by matching, as far as practicable, the posterior and frequentist coverage probabilities up to o(n−1).