Fiducial theory and optimal inference
信赖理论与最优推断AI 解读 ↓
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信赖理论与最优推断
- 研究问题
- 群模型及更一般的拟群模型中，信赖分布如何与最优等变频率学派推断相联系，并帮助构造置信分布？
- 方法与思路
- 作者利用群与拟群模型中的信赖分布刻画最优等变推断，证明不依赖不变测度的存在，并讨论相关实例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称结果推广了以右 Haar 测度作为贝叶斯先验的相关结论，并建议将信赖算法用于构造频率学派推断程序。
- 阅读关注点
- 应核对最优性对应的损失与程序类别、群及拟群模型的条件，以及精确和近似置信分布各自成立的范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化。摘要未说明具体损失、证明条件及一般模型下的保证。
原文摘要
It is shown that the fiducial distribution in a group model, or more generally a quasigroup model, determines the optimal equivariant frequentist inference procedures. The proof does not rely on existence of invariant measures, and generalizes results corresponding to the choice of the right Haar measure as a Bayesian prior. Classical and more recent examples show that fiducial arguments can be used to give good candidates for exact or approximate confidence distributions. It is here suggested that the fiducial algorithm can be considered as an alternative to the Bayesian algorithm for the construction of good frequentist inference procedures more generally.