使用 Dempster-Shafer 分析从泊松计数数据中估计限值
应用统计
2009-08-21 v2 统计理论
统计方法学
统计理论
摘要
我们提出了一种 Dempster-Shafer (DS) 方法，用于从带有冗余参数的泊松计数数据中估计限值。Dempster-Shafer 是一个推广了贝叶斯统计的统计框架。DS 演算通过允许将质量分配到事件空间的幂集上来扩充传统概率。这消除了贝叶斯对先验分布的依赖，同时在有可用先验信息时允许将其纳入。我们使用泊松 Dempster-Shafer 模型 (DSM) 推导了“Banff 上限挑战”三泊松模型的后验 DSM。结果与其他方法相比具有优势，证明了该方法的实用性。我们认为，Dempster-Shafer 框架所提供的对先验的减少依赖在实践和理论上都是可取的。
引用
@article{arxiv.0812.1690,
title = {Estimating limits from Poisson counting data using Dempster--Shafer analysis},
author = {Paul T. Edlefsen and Chuanhai Liu and Arthur P. Dempster},
journal= {arXiv preprint arXiv:0812.1690},
year = {2009}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/00-AOAS223 the Annals of Applied Statistics (http://www.imstat.org/aoas/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)