On the existence of inferences which are consistent with a given model
与给定模型相容的推断之存在性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：摘要讨论一般贝叶斯推断的相容性与存在性，预测问题也未特指时间序列预测。
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与给定模型相容的推断之存在性
- 研究问题
- 对于可列可加统计模型和有限可加先验，何时存在同时与二者相容的推断，并使给定统计量具有贝叶斯意义的充分性？
- 方法与思路
- 作者在统计量各单点取值概率为零的条件下研究相容推断的存在性，讨论无原子模型的推论，并给出预测问题的两个版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所述条件下可找到使统计量具有贝叶斯充分性的相容推断，并给出无原子模型下适用于任意先验的存在性推论。
- 阅读关注点
- 全文需核对 Lane–Sudderth 意义的相容性、有限可加先验及贝叶斯充分性的定义，并区分存在性结论与可计算程序。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，公式排版不完整需查原 PDF；此处相容性不能直接解释为估计量的样本一致性。
原文摘要
4 If ${p_{\theta}$ is a $\sigma$-additive statistical model and $\pi$ a finitely additive prior, then any statistic T is sufficient, with respect to a suitable inference consistent with ${p_{\theta}$ and $\pi$, provided only that $p_{\theta}(T = t) = 0$ for all $\theta$ and t. Here, sufficiency is to be intended in the Bayesian sense, and consistency in the sense of Lane and Sudderth. As a corollary, if ${p_{\theta}$ is $\sigma$-additive and diffuse, then, whatever the prior $\pi$, there is an inference which is consistent with ${p_{\theta}$ and $\pi$. Two versions of the main result are also obtained for predictive problems.