Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:1208.0028

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:1208.0028 (math)
[提交于 2012年7月31日 (v1) ,最后修订 2012年12月19日 (此版本, v2)]

标题: 关于受限参数空间问题中的贝叶斯可信集和频率覆盖的下界

标题: On Bayesian credible sets in restricted parameter space problems and lower bounds for frequentist coverage

Authors:Eric Marchand, William E. Strawderman
摘要: 在 Marchand 和 Strawderman (2006) 提出的框架下估计一个下有界的参数函数时,我们通过一种统一的方法提供了一类置信度为$1-\alpha$的贝叶斯置信区间,其频率覆盖概率被下界限制为$\frac{1-\alpha}{1+\alpha}$。 在潜在枢轴分布是对称的情况下,这些结果相对于通过选择{\it 支出函数}来指定可信集有所扩展,并包含了 Marchand 和 Strawderman 的最高后验密度(HPD)程序的结果。 对于非对称情况,确定这样一类贝叶斯可信集填补了文献中的空白,并包括了对 HPD 程序的一种“等尾”修改。 给出了多个例子以展示其广泛适用性。
摘要: For estimating a lower bounded parametric function in the framework of Marchand and Strawderman (2006), we provide through a unified approach a class of Bayesian confidence intervals with credibility $1-\alpha$ and frequentist coverage probability bounded below by $\frac{1-\alpha}{1+\alpha}$. In cases where the underlying pivotal distribution is symmetric, the findings represent extensions with respect to the specification of the credible set achieved through the choice of a {\it spending function}, and include Marchand and Strawderman's HPD procedure result. For non-symmetric cases, the determination of a such a class of Bayesian credible sets fills a gap in the literature and includes an "equal-tails" modification of the HPD procedure. Several examples are presented demonstrating wide applicability.
评论: 这是早期帖子的扩展版本。
主题: 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62C10, 62F15, 62F25, 62F30
引用方式: arXiv:1208.0028 [math.ST]
  (或者 arXiv:1208.0028v2 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1208.0028
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Eric Marchand [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2012 年 7 月 31 日 20:29:48 UTC (10 KB)
[v2] 星期三, 2012 年 12 月 19 日 22:01:33 UTC (14 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
stat
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2012-08
切换浏览方式为:
math
math.ST
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号