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詹姆斯·沃森;克里斯·福尔摩斯

近似模型和稳健决策。 （英语） Zbl 1436.62027号

统计科学。 31，第4期，465-489（2016）.
概要：部分或完全基于概率模型预测的决策可能对模型错误指定很敏感。统计学家从早期就被教导“所有的模型都是错误的，但有些是有用的”；然而，对于如何评估模型近似对决策的影响，或者在最优行动对模型保真度敏感时如何进行，几乎没有正式的指导。本文概述了跨不同学科的最新发展，以解决这一问题。我们回顾了诊断技术，包括图形方法和汇总统计，以帮助突出通过最小化对模型错误指定敏感的预期损失而做出的决策。然后，我们通过量化模型空间邻域内最优行为对模型扰动的稳定性，来考虑模型指定错误情况下决策的形式化方法。这个邻域可以用两种方式中的任何一种来定义。首先，在强意义上，通过近似模型周围的信息（Kullback-Leibler）散度。其次，使用以近似模型为中心的贝叶斯非参数模型（先验），以“平均”可能的错误规范。这是在稳健控制、宏观经济学和金融数学文献中最近的工作背景下提出的。我们始终采用贝叶斯方法，尽管演示文稿对此立场不可知。

引用于7评论
引用于17文件

MSC公司：

62A01级 统计学基础和哲学主题
62C05型 统计决策理论的一般考虑
62G35型 非参数稳健性
62-08 统计问题的计算方法
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

计算决策理论;型号规格错误;D-开放问题;Kullback-Leibler散度;稳健性;贝叶斯非参数
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Watson}和\textit{C.Holmes}，统计科学。31，第4号，465--489（2016；Zbl 1436.62027）
全文： DOI程序 arXiv公司 欧几里得

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