Robust Bayesian Inference
Robust Bayesian inference extends standard Bayesian analysis by replacing a single prior distribution with a class of plausible priors and examining how much the posterior conclusions change across that class. Instead of committing to one prior, the analyst bounds the posterior quantity of interest, revealing whether findings are stable or critically dependent on prior assumptions.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Berger, J. O. (1990). Robust Bayesian analysis: sensitivity to the prior. Journal of Statistical Planning and Inference, 25(3), 303–328. · DOI 10.1016/0378-3758(90)90079-A
- Insua, D. R. & Ruggeri, F. (Eds.) (2000). Robust Bayesian Analysis. Springer. · ISBN 978-0387988665
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.