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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:材料研究统计决策中的先验可容许性,马尔可夫链是证明工具,不足以归入宏观时间序列。

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James P. Hobert
C. P. Robert

Eaton马尔可夫链、其共轭伙伴与P可容许性

研究问题
在不正规先验产生正规后验的情况下,能否通过另一条更易分析的马尔可夫链,判断该先验的P可容许性?
方法与思路
作者比较参数空间上的Eaton链与观测空间上的共轭链,证明二者常返性等价,并借助已知随机过程的性质。
材料陈述的贡献
摘要称常返性等价提供新的先验可容许性证明途径,并在泊松、负二项及已知形状参数的伽马模型中展示应用。
阅读关注点
应核对几乎处处可容许性的定义、后验正规性与链常返性的条件,以及随机过程对应关系在各示例中的构造。
阅读边界
OpenAlex索引摘要未注明稿件版本;链的常返性在摘要中是可容许性的充分条件,不能据此改写为必要条件,具体先验范围未说明。

原文摘要

Suppose that X is a random variable with density $f(x|\theta)$ and that $\pi(\theta|x)$ is a proper posterior corresponding to an improper prior $\nu(\theta)$. The prior is called $\mathscr{P}$-admissible if the generalized Bayes estimator of every bounded function of $\theta$ is almost-$\nu$-admissible under squared error loss. Eaton showed that recurrence of the Markov chain with transition density $R(\eta|\theta) = \int \pi(\eta|x)f(x|\theta) dx$ is a sufficient condition for $\mathscr{P}$-admissibility of $\nu(\theta)$. We show that Eaton’s Markov chain is recurrent if and only if its conjugate partner, with transition density $\tilde{R}(y|x) = \int f(y|\theta) \pi(\theta|x) d\theta$, is recurrent. This provides a new method of establishing $\mathscr{P}$-admissibility. Often, one of these two Markov chains corresponds to a standard stochastic process for which there are known results on recurrence and transience. For example, when $X$ is Poisson $(\theta)$ and an improper gamma prior is placed on $\theta$, the Markov chain defined by $\tilde{R}(y|x)$ is equivalent to a branching process with immigration. We use this type of argument to establish $\mathscr{P}$-admissibility of some priors when $f$ is a negative binomial mass function and when $f$ is a gamma density with known shape.

笔记与分组
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