Convergence rates of posterior distributions
后验分布的收敛速率AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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后验分布的收敛速率
- 研究问题
- 研究无限维统计模型中后验分布与贝叶斯估计量的渐近行为，重点关注后验概率测度向目标收敛的速度。
- 方法与思路
- 作者给出后验测度收敛速率的一般结果，并将其应用于有限筛先验、对数样条模型、狄利克雷过程及区间删失问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确陈述的贡献是建立一般性的后验收敛速率结果，并展示这些结果在若干不同无限维模型和先验中的应用。
- 阅读关注点
- 应核对收敛使用的距离、先验与模型复杂度条件，以及各例中速率如何取得、贝叶斯估计量结论如何由后验结果导出。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；具体收敛速率、定理条件及最优性均未说明，不能推断其对任意先验或模型成立。
原文摘要
We consider the asymptotic behavior of posterior distributions and Bayes estimators for infinite-dimensional statistical models. We give general results on the rate of convergence of the posterior measure. These are applied to several examples, including priors on finite sieves, log-spline models, Dirichlet processes and interval censoring.