Bayesian Elicitation Diagnostics
贝叶斯先验征询的诊断方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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贝叶斯先验征询的诊断方法
- 研究问题
- 何时可以判定一组先验与完全弥散先验或将参数固定为零的先验实际等价，从而无需继续投入成本精细获取先验分布？
- 方法与思路
- 作者提出两类诊断，分别寻找近似完全弥散先验的分布族，以及在零附近集中足够概率质量、近似点零先验的分布族。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，若所考虑先验被任一诊断判为与相应极端先验实际等价，就无需承担更精确获取先验分布的额外成本。
- 阅读关注点
- 阅读时应核对“实际等价”的比较对象与判定标准、零邻域和弥散程度如何界定，以及两类诊断的模型适用条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明实际等价的量化标准、具体计算程序或应用表现；仅凭这些描述，无法判断某项实证分析是否需要精细征询先验。
原文摘要
One elicitation diagnostic identifies a family of prior distributions that are so diffuse that they are practically equivalent to the "completely" diffuse prior. Another elicitation diagnostic identifies a family of prior distributions that concentrate enough mass in the neighborhood of zero that they are practically equivalent to the dogmatic prior that sets a parameter exactly equal to zero. If either question thus posed can be answered in the affirmative then there is no need to go to the expense of a more accurate elicitation of the prior distribution. Copyright 1992 by The Econometric Society.