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Making Decisions Under Model Misspecification
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OA
AI
DOI：10.1093/restud/rdaf046.png)
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摘要
En 中文
我们使用决策理论来应对足够广泛的不确定性，以将模型作为近似方法纳入其中。我们假定存在一个具有特征的集合，即我们称之为具有明确实质性动机的结构化模型。决策者通过这些模型的视角来面对不确定性，但也将这些模型视为简化，因此视为误设。我们将模型模糊性下的最大最小分析扩展，以纳入承认决策中使用的模型是简化近似所带来的不确定性。正式地，我们为一种纳入模型误设担忧的决策标准提供了公理依据。随后，我们将分析扩展到最大最小情况之外，允许采用一个涵盖贝叶斯表述的更一般标准。
Keyword:
Uncertainty
Decision theory
Model misspecification
Ambiguity
期刊
IF:
6.4
论文数:
2.5K
被引数:
2.1W
机构
引用论文
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