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基于 $f$-散度的估计过程贝叶斯风险下界

信息论 2022-05-19 v3 math.IT 概率论统计理论统计理论

作者: Adrien Vandenbroucque , Amedeo Roberto Esposito , Michael Gastpar

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摘要

我们考虑贝叶斯设定下的参数估计问题，并提出一个包含部分 $f$ -散度族的通用下界。随后将结果应用于若干感兴趣的具体设定，并与文献中其他显著结果进行比较。特别地，我们表明，已知的利用互信息的界可通过例如最大泄漏、Hellinger 散度或 Hockey-Stick 散度推广而得以改进。

关键词

贝叶斯风险参数估计 $f$-散度互信息最大泄漏 Hellinger 散度下界

引用

@article{arxiv.2202.02557,
  title  = {Lower-bounds on the Bayesian Risk in Estimation Procedures via $f$-Divergences},
  author = {Adrien Vandenbroucque and Amedeo Roberto Esposito and Michael Gastpar},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02557},
  year   = {2022}
}

备注

Submitted to ISIT 2022