A remark on likelihood, Bayes and affinity for a preconceived value
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分类依据与纠错
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关于似然、贝叶斯与对预设值倾向的一则评论
- 研究问题
- 以大样本效率为评判标准时，对一个预设参数值的倾向可以如何用于统计推断，其使用方式与贝叶斯定理允许的方式有何关系？
- 方法与思路
- 摘要仅提出在尊重似然函数的前提下利用预设值的观点，没有说明具体估计程序、概率模型或理论论证方式。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，按大样本效率衡量，对预设值的利用可以比贝叶斯定理所允许的方式更强，但前提是尊重似然函数。
- 阅读关注点
- 应核对预设值如何进入推断、尊重似然的确切含义，以及效率比较的估计量、参数范围和成立条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明且极简的 OpenAlex 索引摘要；无法判断具体方法及结论范围，不能将该陈述解释为对贝叶斯方法的普遍否定。
原文摘要
As judged by large sample efficiency, one can make use of a preconceived value in a considerably less modest way than Bayes's theorem permits, provided one respects the likelihood function.