Fully Coherent Inference
完全相干推断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：摘要研究后验表示、期望一致性与相干性的通用推断基础，未提供所列微观、宏观或金融细分的直接证据。
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完全相干推断
- 研究问题
- 在允许先验取无穷值的一般框架中，基于后验的推断与期望一致性、相干性有什么关系，何时可从相干性反推后验表示？
- 方法与思路
- 作者以与推断最小相容的先验建立期望一致性及相干性联系，再在抽样分布和推断满足连续性等正则条件时研究逆向结论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称相应后验推断具有较强的期望一致性并蕴含相干性；在适当正则条件下，较弱相干性也能推出推断基于后验分布。
- 阅读关注点
- 应核对允许无穷值的先验如何定义、最小相容的含义、赌博策略对应的相干性标准，以及逆向结论需要哪些连续性条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；关键定义和正则条件未展开，不能据此认为任意先验或任意相干推断均满足这些结论。
原文摘要
In a general setting in which prior distributions that may take on the value $\infty$ are admitted, an inference based on a posterior for a prior, $\mu$, that is "minimally compatible" with the inference is shown to have a strong property of expectation consistency, that implies a corresponding property of coherence: A nonnegative expected payoff function for a gambler's strategy is necessary 0 almost everywhere $(\mu)$. In the converse direction, under appropriate regularity conditions involving continuity of the sampling distribution and of the inference, a weaker version of coherence implies that the inference is based on a posterior distribution.