Upper and Lower Probability Inferences from Ordered Multinomial Data
有序多项数据的上下概率推断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：摘要研究有序类别概率的一般推断，未说明有序选择行为或经济分布效应。
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有序多项数据的上下概率推断
- 研究问题
- 当多项数据的类别具有自然顺序时，如何使用上下概率方法，在不纳入先验信息的目标下对类别概率的函数进行推断？
- 方法与思路
- 作者将 Dempster 上下概率方法用于有序多项数据，推导类别概率和、两个概率和之比及概率线性组合的推断，并给出数值例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称论文为多种类别概率函数提供上下概率推断，并尝试解释 Dempster 方法及其与标准统计推断方法的关系。
- 阅读关注点
- 应核对类别顺序如何进入构造、上下概率的含义、概率比的定义条件，以及该方法与标准推断之间的对应和差异。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体构造与概率解释未展开，不能将上下概率直接等同于常规贝叶斯后验或置信区间。
原文摘要
Dempster's method of upper and lower probabilities represents an attempt to obtain posterior probability statements about parameters without the necessity to incorporate prior information. We apply Dempster's method to the case of multinomial data for which there is some natural ordering of the categories. Inferences are derived for the sum of an arbitrary set of categories, the ratio of two such sums, and linear combinations of the category probabilities. Numerical examples are given, and some effort is made to interprete Dempster's approach and relate it to the standard approaches to statistical inference.