Estimated Confidence Under the Validity Constraint
有效性约束下的置信度估计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：摘要研究置信度估计的决策理论性质，未明确涉及所列领域中的特定模型或应用。
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有效性约束下的置信度估计
- 研究问题
- 在线性模型的常用置信集中，恒定覆盖概率估计能否在频率学有效性约束下获得决策理论上的容许性依据？
- 方法与思路
- 作者采用决策理论中的置信度估计框架，将频率学有效性作为约束，研究常用覆盖概率估计的容许性及其观测后解释。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该恒定估计在有效性约束下是容许的，而取消约束后在维度至少为五时不容许，由此支持约束下的使用依据。
- 阅读关注点
- 应核对有效性约束的数学定义、损失函数与比较的估计量类别，以及线性模型设定和维度条件如何进入容许性证明。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；容许性依赖具体决策准则，不能据此认定置信集在所有准则下最优，完整条件与证明未提供。
原文摘要
We examine the decision theoretic estimated confidence approach proposed by Kiefer, Robinson and Berger, and focus on results under the frequentist validity constraint previously described by Brown and by Berger. Our main result is that the usual constant coverage probability estimator for the usual confidence set of a linear model is admissible under the frequentist validity constraint. Note that it is inadmissible without the frequentist validity constraint when the dimension is at least 5. The criterion of admissibility under the frequentist validity constraint is shown to be quite a reasonable one. Therefore the constant coverage probability estimator which has been widely used is justifiable from the post-data point of view.