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关于通过连续分布建模的危险:贝叶斯视角。(经过讨论)。 (英语) Zbl 0973.62024号

Bernardo,J.M.(编辑)等人,《贝叶斯统计》6。1998年6月6日至10日,西班牙巴伦西亚附近的阿尔科塞伯,第六届巴伦西亚国际会议记录。牛津:克拉伦登出版社。213-238 (1999).
小结:我们指出,即使在适当的先验下,基于给定样本的贝叶斯推断在连续抽样模型中也不总是可能的。解释了这种矛盾情况的原因,并与以下事实相联系:在连续抽样分布下,由点观测组成的任何数据集都具有零概率。一些例子,包括适当和不适当的先验,突出了所涉及的问题。通过使用集合观测提出了一种解决方案,其中考虑了记录数据的精度。使用吉布斯采样器使解决方案切实可行。对于具有常用非信息先验的位置尺度模型,详细分析了从(可能倾斜的)法线尺度混合中独立采样的情况。对于自由度不受限制的Student-\(t)抽样,只要样本中包含重复的观测值,就无法进行基于点观测值的通常推断。然而,我们证明了基于集合观测的贝叶斯推断是可行的,并通过对股票收益的倾斜数据集的应用说明了这一点。
关于整个系列,请参见[Zbl 0942.00036号].

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2015年1月62日 贝叶斯推断
65C60个 统计中的计算问题(MSC2010)
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