Approximately Bayesian Inference
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近似贝叶斯推断
- 研究问题
- 研究用一整套区间估计概括标量参数信息时，如何衡量其接近某个先验下贝叶斯推断的程度，并分析非贝叶斯区间方法。
- 方法与思路
- 作者提出衡量区间估计系统与贝叶斯形式接近程度的指标，据此考察若干非贝叶斯区间方法，并通过多个实例说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出一种贝叶斯接近程度的度量，为比较区间估计的形式提供分析工具，但未说明度量公式或具体比较结论。
- 阅读关注点
- 应核对区间系统的定义、接近度量的性质、允许使用的先验范围，以及所讨论逻辑困难与频率覆盖性质之间的关系。
- 阅读边界
- 材料为OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；接近度量和实例结果未展开，不能由接近贝叶斯形式推出覆盖率更好或推断刊本变化。
原文摘要
Consider statistical inference about a scalar parameter and suppose that information about that parameter is to be summarized by a system of interval estimates. It is well known that methods of interval estimation that do not correspond to Bayesian inference with respect to some prior distribution have some logical difficulties. This article proposes a measure of how close a system of interval estimates is to being of Bayesian form. Using this measure, several non-Bayesian methods of interval estimation are analyzed; these results are illustrated on several examples.