利用置信分布桥接贝叶斯、频率学派与信仰推断（BFF）
统计方法学
2022-06-17 v3 统计理论
统计理论
摘要
贝叶斯、频率学派与信仰（BFF）推断比科学界历史上所认知的要协调得多（参见Reid和Cox 2015；Kass 2011；Efron 1998）。大多数从业者可能更熟悉两个主导的统计推断范式：贝叶斯推断和频率学派推断。第三个体信度较小的信仰推断范式由R.A. Fisher开创，试图定义一种作为贝叶斯定理替代的推断反演程序。尽管每种范式因其不同的哲学基础而各有优缺点，本文旨在通过置信分布理论和蒙特卡洛模拟程序的视角来桥接这些不同的推断方法。本文试图理解贝叶斯、频率学派和信仰推断这三种不同范式如何在基础层面上统一和比较，从而为所有领域的统计理论家和从业者增加可用的技术范围。
引用
@article{arxiv.2012.04464,
title = {Bridging Bayesian, frequentist and fiducial (BFF) inferences using confidence distribution},
author = {Suzanne Thornton and Minge Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04464},
year = {2022}
}
备注
30 pages, 5 figures, Handbook on Bayesian Fiducial and Frequentist (BFF) Inferences