Multiresponse parameter estimation with a new and noninformative prior
采用新无信息先验的多响应参数估计AI 解读 ↓
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采用新无信息先验的多响应参数估计
- 研究问题
- 如何为正态分布的协方差矩阵构造无信息先验，以及该先验会怎样改变已有的多响应参数估计公式？
- 方法与思路
- 作者从经数据重定位的似然函数推导协方差矩阵先验，并说明同一先验也可由 Jeffreys 规则得到。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到一种新的协方差矩阵无信息先验，并汇总采用该先验后对现有多响应参数估计公式的修改。
- 阅读关注点
- 应核对数据重定位的精确定义、先验与 Jeffreys 规则的对应关系，以及后验存在性和各项公式修改的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；先验形式、后验是否适定及估计性能均未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
A noninformative prior distribution for the covariance matrix of a normal distribution is derived from a data-relocated likelihood function. This new prior distribution also follows from Jeffreys's rule. Resulting modifications of current formulae for multiresponse parameter estimation are summarized.