Exact inference in the inequality constrained normal linear regression model
不等式约束正态线性回归模型的精确推断AI 解读 ↓
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不等式约束正态线性回归模型的精确推断
- 研究问题
- 当正态线性回归参数受不等式约束时，如何进行贝叶斯推断，并计算所关心参数函数的后验期望及相关量？
- 方法与思路
- 作者将常规无信息先验与表示不等式约束的示性函数相乘，用蒙特卡洛数值积分计算后验分布及目标函数期望。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出约束先验下的后验计算方法，与已有方法进行比较，并通过三个实证例子展示在当时计算设备上的可行性。
- 阅读关注点
- 应核对先验在约束区域内的定义、后验是否适定，以及蒙特卡洛积分精度、与其他方法的比较和题名中精确性的含义。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；后验存在条件与数值误差未说明，不能将精确推断理解为无模拟误差或推断其他版本变化。
原文摘要
Abstract Inference in the inequality constrained normal linear regression model is approached as a problem in Bayesian inference, using a prior that is the product of a conventional uninformative distribution and an indicator function representing the inequality constraints. The posterior distribution is calculated using Monte Carlo numerical integration, which leads directly to the evaluation of expected values of functions of interest. This approach is compared with others that have been proposed. Three empirical examples illustrate the utility of the proposed methods using an inexpensive 32‐bit microcomputer.