Reference Posterior Distributions for Bayesian Inference
用于贝叶斯推断的参考后验分布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：摘要讨论一般参考先验与后验构造，没有所列经济或金融细分领域的直接证据。
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用于贝叶斯推断的参考后验分布
- 研究问题
- 如何构造尽量反映数据推断内容的参考后验，并使其近似对应于使用表达模糊初始知识的正常化先验所得的后验？
- 方法与思路
- 作者基于信息论考虑构造用于计算的先验，再由这些先验得到参考后验，以近似模糊初始知识下的后验推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提程序统一并推广了部分已有工作，并可能回应相关批评；这些陈述未在所给材料中提供具体论证。
- 阅读关注点
- 应核对信息论准则、所构造先验的性质，以及模糊初始知识和后验近似的定义，查看推广与回应批评的范围。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；先验构造、近似标准及适用模型未说明，不能将参考后验理解为完全没有先验选择的推断。
原文摘要
Summary A procedure is proposed to derive reference posterior distributions which approximately describe the inferential content of the data without incorporating any other information. More explicitly, operational priors, derived from information-theoretical considerations, are used to obtain reference posteriors which may be expected to approximate the posteriors which would have been obtained with the use of proper priors describing vague initial states of knowledge. The results obtained unify and generalize some previous work and seem to overcome criticisms to which this has been subject.