当人口空间为开放时的时间概率推断

在使用观测数据对 population quantity进行推断时，通常假设抽样分布属于给定的参数化分布族，或至少属于给定有限集合中的某个族，即假设人口空间是封闭的。本文关注当此类关于底层抽样分布的假设不成立时，即人口空间为开放时，如何确定适当后数据分布以进行推断的问题。所采用的策略基于即使人口空间是开放且不可测，由于我们无法在该人口空间中放置覆盖所有抽样分布的后数据分布，但可以将此类空间划分为有限、可数或不可数的子集，并在指示哪些子集包含真实抽样分布的变量上放置分布。此外，认为通过属于多个参数化族的抽样分布，可以充分且优雅地表示属于此类划分子集的抽样分布。由于将统计模型视为人口空间的模型而非抽样分布的模型，故认为数据既不能直接质疑所提出的模型类型，也不能直接质疑通过此类模型表达的事前知识。最后，主张标准做法——使用p值来衡量单个或抽样分布族与观察数据之间的绝对兼容性——既没有意义也没有用处。