Convergence rates of posterior distributions for noniid observations
非独立同分布观测下后验分布的收敛速度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：摘要明确包含平稳高斯时间序列、谱密度的Whittle估计和非线性自回归，提供了时间序列方向的直接依据。
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非独立同分布观测下后验分布的收敛速度
- 研究问题
- 在观测既不必独立也不必同分布时，如何建立后验分布的收敛速度理论，并用于多类过程模型和无限维统计问题？
- 方法与思路
- 作者基于检验准则导出的距离研究后验收敛速度，再分别处理独立非同分布观测、马尔可夫过程、平稳高斯时间序列和白噪声模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出一般后验收敛速度结果，并应用于非参数回归、二元与泊松回归、区间删失、时间序列谱密度估计和非线性自回归。
- 阅读关注点
- 应核对检验距离、先验质量和模型复杂度条件，以及不同依赖结构下的检验构造、具体收敛速度和贝叶斯估计量结论。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；具体速度和适用条件未给出，不能将结论推广到任意依赖数据或任意先验。
原文摘要
We consider the asymptotic behavior of posterior distributions and Bayes estimators based on observations which are required to be neither independent nor identically distributed. We give general results on the rate of convergence of the posterior measure relative to distances derived from a testing criterion. We then specialize our results to independent, nonidentically distributed observations, Markov processes, stationary Gaussian time series and the white noise model. We apply our general results to several examples of infinite-dimensional statistical models including nonparametric regression with normal errors, binary regression, Poisson regression, an interval censoring model, Whittle estimation of the spectral density of a time series and a nonlinear autoregressive model.