On priors providing frequentist validity for Bayesian inference
使贝叶斯推断具有频率学有效性的先验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：摘要研究先验与区间概率匹配的通用贝叶斯理论，未提供所列应用领域或模型细分的明确依据。
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使贝叶斯推断具有频率学有效性的先验
- 研究问题
- 先验应满足什么条件，才能使参数函数的单侧可信区间后验概率与其频率学概率达到摘要所述的一致精度？
- 方法与思路
- 作者推导先验需要满足的微分方程，讨论其与 Stein 方程的关系，并提供相关论证和例子；具体条件未列出。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得方程与 Stein 在稍有不同问题中的方程相同，所用方法也为该相关问题提供严格论证。
- 阅读关注点
- 应查阅原 PDF 核对概率匹配的误差阶符号、参数函数与区间定义，以及微分方程推导和解的适用条件。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；误差阶文字可能丢失上下标或混淆字形，不能重构公式，需查原 PDF。
原文摘要
We derive the differential equation that a prior must satisfy if the posterior probability of a one-sided credibility interval for a parametric function and its frequentist probability agree up to 0(n−1). This equation turns out to be identical with Stein's equation for a slightly different problem, for which also our method provides a rigorous justification. Our method is different in details from Stein's but similar in spirit to Dawid (1991) and Bickel & Ghosh (1990). Some examples are provided.