一种面向极值概率保持预测的无信息贝叶斯式方法
统计理论
2014-10-13 v1 统计理论
摘要
从贝叶斯和频率学派视角探讨了将极值外推至超出平稳单变量历史数据范围的问题，旨在做出某种意义上“保持概率”的预测。McRobie (2014) (arXiv:1408.1532) 描述了一种基于广义帕累托分布尾部参数 的简单曲线拟合估计的频率学派方法。本文描述了相应的贝叶斯式方法，使用了一个合理的尾部参数无信息先验。两种方法虽然在哲学上不同，但显示出合理程度的一致性。
引用
@article{arxiv.1410.2639,
title = {A Noninformative Bayes-like Approach to Probability-Preserving Prediction of Extremes},
author = {Allan McRobie},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.2639},
year = {2014}
}
备注
11 pages, 8 figures