Coverage probability bias, objective Bayes and the likelihood principle
覆盖概率偏差、客观贝叶斯与似然原则AI 解读 ↓
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覆盖概率偏差、客观贝叶斯与似然原则
- 研究问题
- 在标量参数问题中，以参数或预测覆盖概率偏差为依据的客观贝叶斯程序，会在何种程度上违背似然原则？
- 方法与思路
- 作者回顾基于两类覆盖概率偏差的客观贝叶斯程序，围绕客观先验选择、后验概率陈述和预测概率陈述展开讨论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是梳理覆盖概率准则与似然原则的关系，并讨论以较小覆盖概率偏差为目标的客观先验的后续发展。
- 阅读关注点
- 应核对覆盖概率偏差的定义、似然原则冲突的具体例子，以及参数陈述和预测陈述对先验选择提出的不同要求。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；未说明冲突成立的具体条件或构造，不能据此断言全部客观贝叶斯程序违背似然原则。
原文摘要
We review objective Bayes procedures based on both parametric and predictive coverage probability bias and explore the extent to which such procedures contravene the likelihood principle in the case of a scalar parameter. The discussion encompasses choice of objective priors, objective posterior probability statements and objective predictive probability statements. We conclude with some remarks concerning the future development and implementation of objective priors based on small coverage probability bias.