Posterior Inference in Curved Exponential Families under Increasing Dimensions
维度递增的弯曲指数族中的后验推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要主要研究通用后验渐近理论，列举的模型应用不足以明确归入所列专门领域。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
维度递增的弯曲指数族中的后验推断
- 研究问题
- 当参数维度和矩条件数量都随样本量增长时，受模型限制形成的弯曲指数族后验何时仍可由正态分布近似？
- 方法与思路
- 作者利用测度集中方法研究后验的大样本性质，建立正态近似条件，并讨论带矩限制的多项模型及联立回归等应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了弯曲指数族后验近似正态的条件，并改进维度递增指数族的既有结果，为后验估计和推断提供理论依据。
- 阅读关注点
- 应核对先验、维度增长速度和模型曲率的要求，正态近似采用的距离，以及各应用是否满足相同的理论条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未说明具体增长界、先验限制或近似误差大小。
原文摘要
This work studies the large sample properties of the posterior-based inference in the curved exponential family under increasing dimension. The curved structure arises from the imposition of various restrictions on the model, such as moment restrictions, and plays a fundamental role in econometrics and others branches of data analysis. We establish conditions under which the posterior distribution is approximately normal, which in turn implies various good properties of estimation and inference procedures based on the posterior. In the process we also revisit and improve upon previous results for the exponential family under increasing dimension by making use of concentration of measure. We also discuss a variety of applications to high-dimensional versions of the classical econometric models including the multinomial model with moment restrictions, seemingly unrelated regression equations, and single structural equation models. In our analysis, both the parameter dimension and the number of moments are increasing with the sample size.