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Robustifying Empirical Bayes

经验贝叶斯方法的稳健化

Two strategies are explored for robustifying classical denoising procedures for the Gaussian sequence model. First, the Hodges and Lehmann (1952) restricted Bayes approach is used to reduce sensitivity to the specification of the initial prior distribution. Second, alternatives to the Gaussian noise assumption are explored. In both cases proposals of Huber (1964) and Mallows (1978) play a crucial role.

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Ranking and Selection from Pairwise Comparisons: Empirical Bayes Methods for Citation Analysis

成对比较中的排序与选择:引文分析的经验贝叶斯方法

We study the Stigler model of citation flows among journals adapting the pairwise comparison model of Bradley and Terry to do ranking and selection of journal influence based on nonparametric empirical Bayes procedures. Comparisons with several other rankings are made.

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