A Note on Selecting Parametric Models in Bayesian Inference
贝叶斯推断中参数模型选择的一则札记AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般贝叶斯先验近似与后验稳定性，未提供面板、因果、时间序列或金融等所列细分方向的直接依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
贝叶斯推断中参数模型选择的一则札记
- 研究问题
- 当非参数分布族上的真实先验难以设定时，如何选择参数子族上的近似先验，使所得后验接近真实后验？
- 方法与思路
- 作者研究以参数子族支撑的先验替代非参数先验，并考察先验弱收敛之外，还需明确考虑真实先验的哪些特征。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，近似先验在弱收敛意义下接近真实先验通常不足以保证后验接近，并刻画了必须额外考虑的先验特征。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对先验与后验接近的度量、额外先验特征的具体定义，以及相应结论成立所需的模型和样本条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明额外条件与后验距离的定义，不能推断具体定理或刊本变化。
原文摘要
This note is concerned with how to replace assessment of a "true" prior on a nonparametric family of distributions--which is usually infeasible--by assessment of an approximating prior with support in a parametrized subfamily, in such a way that the posterior derived from the parametric model is close to the "true" posterior. In general it is not sufficient that the approximating prior be close to the true prior in the sense of weak convergence, and we characterize the additional aspect of the true prior that must be considered explicitly.