The Assessment of Prior Distributions in Bayesian Analysis
贝叶斯分析中先验分布的评估AI 解读 ↓
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贝叶斯分析中先验分布的评估
- 研究问题
- 如何把个人对不确定性的主观判断表达为可用于贝叶斯推断的先验分布，以及哪些评估程序能够实际使用？
- 方法与思路
- 作者针对一类统计问题介绍多种先验评估技术及操作说明，并设计问卷，让参与者实际表达主观先验分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，通过问卷获取主观先验总体上可行，但效果取决于评估者和技术；作者还提供了修订问卷供后续使用。
- 阅读关注点
- 应核对具体统计问题、问卷如何把回答转化为概率分布，以及不同评估者和技术的表现如何衡量与比较。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未说明参与者构成、样本规模及评估误差。
原文摘要
In the Bayesian framework, quantified judgments about uncertainty are an indispensable input to methods of statistical inference and decision. Ultimately, all components of the formal mathematical models underlying inferential procedures represent quantified judgments. In this study, the focus is on just one component, the prior distribution, and on some of the problems of assessment that arise when a person tries to express prior distributions in quantitative form. The objective is to point toward assessment procedures that can actually be used. One particular type of statistical problem is considered and several techniques of assessment are presented, together with the necessary instruction so that these techniques can be understood and applied. A questionnaire is developed and used in a study in which people actually assess prior distributions. The results indicate that, by and large, it is feasible to question people about subjective prior probability distributions, although this depends on the assessor and on the assessment technique(s) used. A revised questionnaire, which is aimed at potential users of the assessment procedures and future investigators in the area of probability assessment, is presented.