When is Conflict Normal?
信息冲突何时产生渐近正态后验？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：摘要研究一般贝叶斯信息冲突与后验渐近理论，未提供所列应用领域的直接依据。
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信息冲突何时产生渐近正态后验？
- 研究问题
- 数据与量化先验发生冲突时，先验和似然形式如何影响后验，何时出现渐近正态性及不同的后验方差走势？
- 方法与思路
- 作者在未知位置参数模型中考察观测趋于极端的后验渐近形式，并给出正态性和后验方差行为的充分条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出冲突信息下后验渐近正态的条件，并刻画后验方差趋于零、收敛到常数或发散的不同情形。
- 阅读关注点
- 应核对先验和似然尾部条件、极端观测的渐近框架，以及正态近似所需标准化和方差分类的适用范围。
- 阅读边界
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原文摘要
When data conflicts with quantified prior beliefs, seemingly small changes in the functional form of the prior and/or likelihood can have a profound effect on posterior inferences. This article provides results on asymptotic forms of the posterior when two information sources conflict. In particular, let x be from the likelihood p 2(x − θ) with an unknown location parameter θ, with p 1(θ) the prior on θ. Sufficient conditions on p 1 and p 2 are provided to ensure that as x → ∞ the posterior is asymptotically normal. The conditions cover all combinations in which p 1 and p 2 are proportional to exp { − |θ − x i |τ i , with τ i > 1. Conditions are also provided that ensure that as some of the data become extreme, the posterior variance goes to 0, converges to a constant, or diverges to infinity. Other asymptotic behavior involving conflicting information sources is also discussed.