用于估计期望样本信息（ESI）高斯近似中有效样本量的非参数方法
统计方法学
2024-01-31 v1
摘要
有效样本量（ESS）以等效研究参与者数量衡量概率分布的信息价值。ESS在通过高斯近似方法估计期望样本信息（EVSI）方面发挥关键作用。尽管ESS的重要性显而易见，但现有的ESS估计方法要么计算昂贵，要么可能不够准确。为此，我们提出一种新方法，通过对生成数据集的摘要统计量和非参数回归方法来估计ESS。模拟结果表明，所提方法在低计算成本下提供准确的ESS估计，为量化参数概率分布中所含信息提供了一种高效且实用的途径。总体而言，确定ESS可帮助分析师理解复杂先验分布中不确定性水平，并进行高效的EVSI计算。
引用
@article{arxiv.2401.16660,
title = {A Nonparametric Approach for Estimating the Effective Sample Size in Gaussian Approximation of Expected Value of Sample Information},
author = {Linke Li and Hawre Jalal and Anna Heath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.16660},
year = {2024}
}
备注
5 pages