Subjective Bayesian Models in Sampling Finite Populations
有限总体抽样中的主观贝叶斯模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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有限总体抽样中的主观贝叶斯模型
- 研究问题
- 如何从主观贝叶斯立场推断由可区分元素组成的有限总体特征，并解释常见抽样估计量与后验推断的关系？
- 方法与思路
- 作者以可交换随机变量构造简单随机抽样的主观对应模型，讨论多项分布例子，并引入辅助测量扩展推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，部分多项模型推断与经典结果较为接近；引入辅助测量后，若干比率和回归估计量可表示为后验均值。
- 阅读关注点
- 应核对可交换性与抽样机制的关系、表示初始无知的先验如何设定，以及哪些比率和回归估计量具有后验均值解释。
- 阅读边界
- 仅依据 Crossref 摘要；输入与假设的具体形式、与经典结果接近的衡量方式及适用边界均未说明，不能推断其他版本变化。
原文摘要
Summary A general and basic model for inference about characteristics of a finite population of distinguishable elements is presented from a subjectivistic–Bayesian point of view. A subjectivist analogue to simple random sampling, based on the notion of exchangeable random variables, is discussed and the inputs and assumptions underlying the model are shown to involve nothing more than is required for inference under Bayesian models for infinite populations. The model is illustrated by a number of particular examples including one based on the multinomial distribution which incorporates a prior distribution representing an extreme position of initial ignorance. Inferences under this particular model are shown to agree closely in several respects with usual “classical” results. Finally, an extension of the results is presented involving the use of concomitant measurements, and under this Bayesian model several common ratio and regression estimators are shown to arise as means of posterior distributions.