Bayesian and frequentist confidence intervals arising from empirical-type likelihoods
经验型似然产生的贝叶斯与频率学派置信区间AI 解读 ↓
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经验型似然产生的贝叶斯与频率学派置信区间
- 研究问题
- 对于总体均值的经验型似然，哪些成员能在给定先验下构造同时具有近似正确后验覆盖率与频率覆盖率的区间？
- 方法与思路
- 作者针对一类总体均值的经验型似然发展高阶渐近分析，以刻画两种覆盖要求的兼容性，并给出区间的显式形式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，通常的经验似然对任意给定先验均允许构造这种区间，而文献中的许多变体不具有这一性质。
- 阅读关注点
- 应核对经验型似然类的定义、允许的先验与正则条件，以及两种覆盖误差的近似阶数和显式区间的构造方式。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的索引摘要；摘要未列出正则条件、误差阶数及不满足性质的具体变体，不能判断有限样本表现。
原文摘要
For a general class of empirical-type likelihoods for the population mean, higher-order asymptotics are developed with a view to characterizing its members which allow, for any given prior, the existence of a confidence interval that has approximately correct posterior as well as frequentist coverage. In particular, it is seen that the usual empirical likelihood always allows such a confidence interval, while many of its variants proposed in the literature do not enjoy this property. An explicit form of the confidence interval is also given.