Estimation of rare errors using expert judgement
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分类依据与纠错
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利用专家判断估计稀有误差
- 研究问题
- 在多数观测误差为零、非零误差可能为负且难以参数化时，如何利用专家判断推断总体误差总量？
- 方法与思路
- 作者采用 Ferguson 的 Dirichlet 过程构建非参数模型，允许以参数分布或无正式结构的观测表达先验预测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法扩展了仅允许正误差的参数化框架，提供灵活的先验预测表达，并用数值例子展示和讨论模型比较。
- 阅读关注点
- 应核对总体误差与抽样机制、专家判断如何进入先验、Dirichlet 过程参数，以及数值例子的比较与敏感性分析。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明先验设定、后验计算或比较结果，灵活性不能直接理解为更准确或更稳健。
原文摘要
Cox & Snell (1979) investigate inference about the total population error when most observations are zero. Their approach is parametric and assumes that errors are positive. Empirical evidence indicates, however, that negative errors are not uncommon and that the error distribution is unlikely to be modelled by any standard parametric distribution. We propose a more general nonparametric approach that uses Ferguson's Dirichlet process. Our model allows the investigator to specify a wide range of prior prediction ranging from a standard parametric distribution to observations without any formal structure. Numerical examples are presented for demonstration of this flexibility in modelling. Comparisons with parametric models are discussed.