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A FINITE POPULATION PARAMETRIC BAYESIAN BOOTSTRAP FOR QUICK COUNTS
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AI
DOI：10.1214/25-AOAS2066.png)
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摘要
En 中文
本文的理论背景是有限总体贝叶斯自助法以及鞅后验分布的最新发展。基于这些思想，我们介绍了一种用于贝叶斯参数化有限总体推断的新方法。所提出的方法基于模型设计，旨在促进不确定性量化，允许对有限总体中的任何感兴趣量进行估计。具体而言，有限总体中的未观测部分通过由鞅引导的预测模型进行插补。然后基于整个总体（包括观测值和插补值）计算感兴趣量。该迭代过程重复多次以捕捉不确定性。本研究的动机源自墨西哥国家选举机构组织的快速计数。为评估该方法，本研究利用两个真实世界的公开数据集：2021年墨西哥关于起诉前总统腐败的公投数据和2017年墨西哥州州长选举的投票数据。为进行全面评估，进行了一项比较分析，包括文献中的既定方法、基于贝叶斯原理的方法以及源自我们提出思路的方法。
Keyword:
Bayesian analysis
imputation
predictive inference
sampling
期刊
A
IF:
1.4
论文数:
88
被引数:
5.1K
机构
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Statistical inference with exchangeability and martingales具有可交换性和鞅的统计推断.png)
PHILOSOPHICAL TRANSACTIONS OF THE ROYAL SOCIETY A-MATHEMATICAL PHYSICAL AND ENGINEERING SCIENCES
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