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J.M.麦克格雷。

为贝叶斯设计中的模型识别和参数估计的双重目的开发了总熵效用函数。 （英语） Zbl 1464.62130号

计算。统计数据分析。 113, 207-225 (2017).
摘要：在贝叶斯设计中，考虑总熵效用函数用于模型识别和参数估计的双重目的。考虑了顺序设计设置，其中显示了如何有效估计离散数据设置中的总熵效用函数。效用估计依赖于对一些难以处理的积分形成粒子近似，这些积分是通过贝叶斯推理的序贯蒙特卡罗算法提供的。考虑了一些激励性的例子来证明总熵与模型判别和参数估计实用程序相比的性能。结果表明，总熵效用选择的设计在两个实验目标下都是有效的，在实现两个目标方面几乎没有妥协。因此，对于本文所考虑的问题类型，在存在模型不确定性的情况下，提倡将总熵效用作为贝叶斯设计的通用效用。

引用于6文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62K05美元 最佳统计设计
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

广义线性模型;广义非线性模型;优化设计;颗粒过滤器;顺序设计;序贯蒙特卡罗

软件：

西蒙90
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\textit{J.M.McGree}，计算。统计数据分析。113、207--225（2017年；Zbl 1464.62130）
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