Bayesian Interval Estimates Which are Also Confidence Intervals
同时具有置信区间性质的贝叶斯区间估计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：摘要讨论一般标量参数的贝叶斯与频率学区间匹配，未对应所列具体经济计量细分。
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同时具有置信区间性质的贝叶斯区间估计
- 研究问题
- 对依赖标量参数的独立观测，如何构造贝叶斯区间，使其频率学覆盖概率近似等于该区间所包含的后验概率？
- 方法与思路
- 作者在给定先验密度及指定后验概率的区间构造问题中，提出使覆盖概率与后验概率近似匹配的方法，具体构造未在摘要展开。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了一种贝叶斯区间构造方法，使频率学覆盖概率近似等于后验概率，从而连接两种区间解释。
- 阅读关注点
- 应核对区间构造方式、先验密度的限制、概率匹配的误差阶数，以及近似成立所需的模型条件和样本量条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未说明匹配精度、先验选择要求或正则条件，不能把近似匹配解释为任意模型下的精确覆盖。
原文摘要
SUMMARY Let Y 1, . . ., Yn denote independent observations each distributed according to a distribution depending on a scalar parameter θ suppose that we are interested in constructing an interval estimate for θ. One approach is to use Bayesian inference. For a given prior density, we can construct an interval such that the posterior probability that θ lies in the interval is some specified value. In this paper, a method is given for constructing a Bayesian interval estimate such that the coverage probability of the interval is approximately equal to the posterior probability of the interval.