Data-translated likelihood and Jeifreys's rules
数据平移似然与 Jeffreys 规则AI 解读 ↓
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数据平移似然与 Jeffreys 规则
- 研究问题
- 数据平移似然的定义如何影响均匀先验的论证，怎样扩展定义以涵盖柯西位置族，并改善相应的局部近似？
- 方法与思路
- 作者比较基于充分统计量的位置形式定义与群不变性准则，通过引入辅助统计量修改定义，并调整近似数据平移似然的概念。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，修改后的定义可涵盖原定义遗漏的情形，使均匀先验的论证转为群论形式，并能产生更精确的局部近似。
- 阅读关注点
- 应核对辅助统计量如何进入定义、柯西位置族为何不满足原定义，以及群论论证与更精确局部近似的具体含义。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出修改后的定义或误差阶，不能推广为均匀先验在任意模型中都合适。
原文摘要
According to the definition used by Box & Tiao (1973) for a likelihood to be ‘data translated’ it must have location form in terms of a sufficient statistic. In contrast to Jeffreys's arguments for a uniform prior, theirs does not cover cases such as the Cauchy location family, and is in this sense stronger than the group-theoretic criterion of invariance. Their definition is easily modified to cover such cases through the introduction of an ancillary statistic, and their argument in favour of a uniform prior then becomes group-theoretic. Their concept of ‘approximate data-translated likelihood’ may also be modified to produce a sharper local approximation.