A Decision-Theoretic Approach to Interval Estimation
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区间估计的决策论方法
- 研究问题
- 如何把区间估计表述为最小化期望损失的贝叶斯决策问题，不同损失函数下的最优区间与常用区间有何差异？
- 方法与思路
- 作者在适当损失函数下将区间选择作为贝叶斯决策，研究多种损失下最优区间的行为，并与常规区间估计比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提供区间估计的决策论表述，考察不同损失函数下的最优区间，并通过应用和例子讨论其性质。
- 阅读关注点
- 应核对损失函数如何权衡区间长度与遗漏风险、先验如何进入决策，以及与常规区间比较时使用的评价标准。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未列出损失函数、先验或覆盖率结果，不能据此判定区间普遍优于常规方法。
原文摘要
Under an appropriate loss function, interval estimation may be regarded as a Bayesian decision-making procedure in which the objective is to find an interval that minimizes expected loss. For various loss functions, the behavior of the optimal interval is investigated, a comparison is made with the usual non-decision-theoretic interval estimates, and applications and examples are discussed.