Upper and Lower Posterior Probabilities for Discrete Distributions
离散分布的后验概率上界与下界AI 解读 ↓
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离散分布的后验概率上界与下界
- 研究问题
- 对支持集为非负整数的一元离散分布进行抽样时，如何在指定抽样结构下求取后验概率的上界与下界？
- 方法与思路
- 作者采用Dempster所定义的第一类抽样结构，研究离散分布的上下后验概率，并具体处理泊松与几何分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文将第一类抽样结构用于离散分布的后验概率界问题，并给出泊松分布和几何分布的具体结果。
- 阅读关注点
- 应核对第一类结构的定义、上下后验概率对应的事件，以及其与通常贝叶斯后验和先验设定的关系。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出抽样结构细节和概率界公式，不能据此解释为通常的可信区间。
原文摘要
Dempster (1966) defines two sampling models which he labels structures of the first and second types. In this paper we consider the application of the type one model to the problem of finding upper and lower posterior probabilities when sampling from discrete univariate distributions whose suppower consists of the set of noinnegative integers. Specific results are obtained for the Poisson and geometric distributions.