集成有机推断（IOI）：一种统计范式的调和
统计方法学
2021-04-16 v3 其他统计学
摘要
人们认识到，贝叶斯推断方法无法充分应对实践中关于感兴趣总体量的各类数据前信念。具体而言，当对模型的某些或全部参数、或所关注参数空间的某些划分缺乏此类信念时，贝叶斯方法通常遭遇困难。为解决此问题，本文提出一种相当完备的推断理论，称为集成有机推断，其基于Fisherian与贝叶斯推理的融合。根据关于任一给定模型参数的数据前知识，使用三种推断方法之一——有机 fiducial 推断、双空间推断与贝叶斯推断——在其他所有参数条件下对该参数进行推断。由此得到的全条件数据后密度随后通过一种框架进行组合，该框架允许合理形成所有参数的联合数据后密度，而无需这些全条件密度相容。本文给出了该理论应用的多个示例。最后，该理论基于先前定义的广义主观概率，对可能的批评进行了部分辩护。
引用
@article{arxiv.2002.07966,
title = {Integrated organic inference (IOI): A reconciliation of statistical paradigms},
author = {Russell J. Bowater},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.07966},
year = {2021}
}
备注
Final version with corrections. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1901.08589