【摘 要】
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在贝叶斯统计分析中,先验信息是非常重要的,关于参数θ的先验信息的描述,通常采用主观概率来量化.但若要以单一分布函数来准确无误地量化主观信息,那是相当困难的.稳健贝叶斯
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在贝叶斯统计分析中,先验信息是非常重要的,关于参数θ的先验信息的描述,通常采用主观概率来量化.但若要以单一分布函数来准确无误地量化主观信息,那是相当困难的.稳健贝叶斯观点认为主观信息仅通通过一个可能的分布类Γ来量化,其目标就是要使所作的推断或决策在Γ内是稳健的,即当先验分布π在Γ内变化时,感兴趣的后验期望值的变化相对不敏感.因此贝叶斯稳健性研究的主要目标就是:(1)通过指定一个可能的先验分布类Γ来量化关于θ的先验信息;(2)当先验分布π在Γ内变化时,决定感兴趣的后验期望ρ(π)的范围.
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