Calibration and Statistical Inference
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校准与统计推断
- 研究问题
- 测量装置的校准问题可以形成怎样的概率推断，其结论与同一现象的经典及贝叶斯统计分析有何关系？
- 方法与思路
- 作者提出一个基础统计模型，导出概率陈述形式的推断，并以测量装置校准为例，与相应经典及贝叶斯模型比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该分析方法可扩展至多种常见统计应用，尤其是多元模型与线性回归模型所描述的问题。
- 阅读关注点
- 应核对概率陈述针对何种随机对象、模型的观测与参数设定、比较所用条件，以及推广到回归模型的具体步骤。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明该方法的推断学派、覆盖率或比较结论，不能自行补充或推断刊本变化。
原文摘要
This article presents an elementary statistical model from which inferences in the form of probability statements are drawn. These are compared with the inferences derived from the corresponding classical and Bayesian models of the same phenomenon. The example concerns a measuring device, and the problem of calibration is discussed. The method of analysis extends to a wide range of common statistical applications, notably those described by multivariate and linear regression models.