On convergence of posterior distributions
后验分布的收敛AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究一般后验极限与似然比过程，没有足够文本证据对应所列经济计量领域细分。
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…
后验分布的收敛
- 研究问题
- 在基于规范化似然比的一般渐近框架中，先前得到的后验收敛必要条件是否也足以保证相应的后验收敛？
- 方法与思路
- 作者沿用一般似然比过程框架，研究适当中心化与规范化后验的极限，并证明先前必要条件的充分性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称以极限似然比过程表达的既有必要条件也是充分条件，从而补全所研究后验收敛问题的条件刻画。
- 阅读关注点
- 应核对常数极限与收敛方式的定义、后验中心化和规范化方法，以及似然比过程和先验需要满足的条件。
- 阅读边界
- 索引摘要版本未注明，具体必要条件和相关结果均未展开；不能据此断言一般后验都收敛到正态或退化分布。
原文摘要
Z.A general (asymptotic) theory of estimation was developed by Ibragimov and Has’minskii under certain conditions on the normalized likelihood ratios. In an earlier work, the present authors studied the limiting behaviour of the posterior distributions under the general setup of Ibragimov and Has’minskii. In particular, they obtained a necessary condition for the convergence of a suitably centered (and normalized) posterior to a constant limit in terms of the limiting likelihood ratio process. In this paper, it is shown that this condition is also sufficient to imply the posterior convergence. Some related results are also presented.