论Johnson关于特征采样模型的“充分性”公设
统计理论
2021-11-05 v1 统计方法学
统计理论
摘要
1920年代,英国哲学家W.E. Johnson从预测分布的角度给出了对称Dirichlet先验分布的一个刻画。这通常被称为Johnson的“充分性”(sufficientness)公设,并且成为贝叶斯统计中许多研究的主题,由此导出了Dirichlet分布无限维推广(即物种采样模型)的预测刻画。本文回顾物种采样模型的“充分性”公设,进而研究更一般的特征采样模型的类似预测刻画。特别地,我们给出了一类称为尺度过程(Scaled Processes, SPs)的特征采样模型的“充分性”公设,并讨论了在特征采样模型一般框架下的类似刻画。
引用
@article{arxiv.2111.02456,
title = {On Johnson's "sufficientness" postulates for features-sampling models},
author = {Federico Camerlenghi and Stefano Favaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02456},
year = {2021}
}