A Large Sample Study of the Bayesian Bootstrap
贝叶斯 bootstrap 的大样本研究AI 解读 ↓
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贝叶斯 bootstrap 的大样本研究
- 研究问题
- 贝叶斯 bootstrap 能获得怎样的渐近理论支持，并如何为均值、方差及分布和若干平滑函数构造大样本概率区间或带？
- 方法与思路
- 作者对贝叶斯 bootstrap 提供渐近论证，并讨论均值与方差的概率区间，以及分布、平滑密度和其他平滑函数的带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出了贝叶斯 bootstrap 的大样本理论依据，并提供多个统计对象的概率区间与函数带。
- 阅读关注点
- 应核对渐近论证的抽样条件、概率区间和函数带的解释、平滑方式，以及 rate function 在正文中的具体定义。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，概率覆盖解释与平滑条件未说明，不能据此认定具有有限样本频率覆盖。
原文摘要
An asymptotic justification of the Bayesian bootstrap is given. Large-sample Bayesian bootstrap probability intervals for the mean, the variance and bands for the distribution, the smoothed density and smoothed rate function are also provided.