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克里斯蒂亚诺·维拉;斯蒂芬·沃克。

分布自由度的客观先验。 （英语） Zbl 1327.62168号

贝叶斯分析。 9，第1期，197-220（2014）.
摘要：在本文中，当参数为离散时，我们构造了a（t）分布自由度的客观先验。该参数通常难以估计，在客观贝叶斯推断中也是一个问题，因为不正确的先验会导致不正确的后验，而正确的先例可能会控制数据的可能性。我们找到了一个基于损失函数的客观准则，而不是试图直接定义客观概率。截断自由度的先验值是必要的，因为在一定自由度以上的（t）分布成为正态分布。定义的先验值在模拟场景中进行了测试，包括带有（t）分布误差的线性回归，并基于实际数据：收盘道琼斯指数在98天期间的每日收益。

引用于10文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62J05型 线性回归；混合模型
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用
91G70型 统计方法；风险度量

关键词：

客观先验;\（t）分布;Kullback-Leibler散度;线性回归;自我信息损失函数;稳健分析;财务收益
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Villa}和\textit{S.G.Walker}，贝叶斯分析。9，第1号，197--220（2014；Zbl 1327.62168）
全文： 内政部 欧几里得

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