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奥拉夫·邦克;詹·约翰内斯

贝叶斯估计的自我形成极限和广义最大似然。 （英语） Zbl 1095.62030号

统计 39，第6期，483-502（2005）.
摘要：给出了自信息贝叶斯载波或极限的定义，描述了非参数和半参数模型中的非信息贝叶s估计方法。它将后w.r.t.a先验作为新的先验，并一次又一次地重复这个过程。本文的主要目的是阐明自信息载体或极限与最大似然估计（MLE）之间的关系。对于具有支配概率分布的模型，我们给出了MLE集是自信息载体的充分条件，或者在唯一MLE的情况下，给出了其自信息极限性质。涵盖了混合物模型。将关于载流子的结果推广到更一般的模型，而不需要支配测度。
在估计的情况下，基于截尾观测的危险函数的自信息极限，以及在具有可能不可识别参数的正态线性模型的情况下，被证明与广义MLE在R.D.吉尔[非参数和半参数最大似然估计量以及von Mises方法。I.Scand.J.Stat.16，No.2，97–128（1989；Zbl 0688.62026号)]和J.基弗和J.沃尔福威茨[无穷多附带参数存在时最大似然估计量的一致性。Ann.Math.Stat.27，887–906（1956；Zbl 0073.14701号)]. 给出了半参数线性模型的自形成极限。对于位置模型，它们与广义MLE相同，但一般情况下并非如此。

理学硕士：

2015年1月62日 贝叶斯推断
10层62层 点估计
62号02 生存分析和删失数据中的估计
62G05型 非参数估计
62N01号 审查数据模型
62G08号 非参数回归和分位数回归

关键词：

广义最大似然;迪里克莱先验;混合物模型;半参数模型;多元线性模型;危险功能;审查

引文：

Zbl 0688.62026号;Zbl 0073.14701号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{O.Bunke}和\textit{J.Johannes}，统计学39，第6期，483--502（2005；Zbl 1095.62030）
全文： 内政部 链接

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