校准

近似贝叶斯可信集的校准程序。我们发展和应用两个校准程序来检查近似贝叶斯可信集的覆盖率,包括使用蒙特卡罗方法估计的区间。用户有一个理想的先验和似然,但是基于某种近似的先验和似然生成一个可信的近似后验集。我们估计由近似可信集实现的后验覆盖。如果数据是以参数为条件的用户理想观测模型的实现,并且参数是从用户的理想先验值中提取的,则这是未知“真”参数的覆盖范围。在一种方法中,我们通过对模拟数据的二元覆盖结果与模拟数据的汇总统计进行半参数logistic回归来估计数据的后验覆盖率。另一种方法是从近似的后验概率中进行重要抽样,加窗模拟数据,使之接近观测数据。我们用四个例子来说明我们的方法。