Some Bayesian considerations in spectral estimation
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分类依据与纠错
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谱估计中的若干贝叶斯考虑
- 研究问题
- 如何在谱密度估计中纳入关于形状和平滑性的先验信息，并分别估计指定频率处的谱值与各频带内的功率？
- 方法与思路
- 作者以周期图平均值的渐近分布为依据应用贝叶斯公式，采用逆伽马分布乘积形式的共轭先验进行估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出针对两类有限维谱参数的贝叶斯处理方式，并称结果可扩展到向量情形的谱密度矩阵估计。
- 阅读关注点
- 应核对周期图平均值渐近分布的使用条件、先验如何表达形状与平滑信息，以及向量扩展中的矩阵约束。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；方法依赖所述渐近分布，摘要未说明有限样本近似精度、先验敏感性或具体条件。
原文摘要
This paper considers the problem of incorporating prior information about the shape and smoothness of a specrtal density into the formation of a spectral estimate. Two types of finite dimensional parameters are considered, the spectral ordinates at a specified collection of frequencies and the amount of power in each of a set of frequency bands. A method which is conditional on the .asymptotic distribution of periodogram averages is proposed. A formal procedure applies Bayes's theorem. A conjugate prior distribution is a product of inverted gamma, distributions. The results extend to estimation of a spectral density matrix in the vector case.