Rates of convergence of posterior distributions
后验分布的收敛速率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：摘要提供一般贝叶斯后验收敛理论，没有明确的所列经济计量模型或应用方向。
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后验分布的收敛速率
- 研究问题
- 在较一般的参数空间中，后验分布向真实参数集中有多快，空间复杂度与先验在真值附近的质量如何共同影响速率？
- 方法与思路
- 作者以括号熵衡量参数空间大小，并考察先验在真值附近小球中的集中程度，用这两类量分析后验集中速率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文计算一般空间中的后验收敛速率，指出括号熵与真值附近先验质量的作用，并考察两个例子。
- 阅读关注点
- 应核对收敛采用的距离与概率意义、熵和先验质量的具体条件，以及两个例子的模型、速率与适用范围。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；空间维度相关文字不清，具体条件与例子均未提供，不能推断所有先验的后验均收敛。
原文摘要
We compute the rate at which the posterior distribution concentrates around the true parameter value. The spaces we work in are quite general and include in finite dimensional cases. The rates are driven by two quantities: the size of the space, as measured by bracketing entropy, and the degree to which the prior concentrates in a small ball around the true parameter. We consider two examples.