The Role of Exchangeability in Inference
可交换性在统计推断中的作用AI 解读 ↓
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可交换性在统计推断中的作用
- 研究问题
- 从总体或样本推断一个新个体时，应如何建立两者之间的概率联系，可交换性与子总体概念分别发挥什么作用？
- 方法与思路
- 作者以可交换性、子总体及适当概率为核心组织推断原则，并在方差与协方差分析、列联表和校准等问题中讨论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出从总体或样本走向新个体的三项推断原则，展示其在多种统计情境中的用途，并包含对随机化的评论。
- 阅读关注点
- 核对新个体与样本之间联系的形式化定义、可交换性与子总体的适用条件，以及各实例中所选概率的含义。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要属于原则性概述，未列出具体定理或随机化论证，不能据此评价其完整性。
原文摘要
This paper is concerned with basic problems of statistical inference. The thesis is in three parts: (1) that inference is a procedure whereby one passes from a population (or sample) to a new individual; (2) that this connection can be established using de Finetti's idea of exchangeability or Fisher's concept of a subpopulation; (3) in making the connection use must be made of the appropriate probability. These three principles are used in a variety of situations and the topics discussed include analysis of variance and covariance, contingency tables, and calibration. Some comments on randomization are also included.