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利用装袋后验进行可重复的参数推断
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
BayesBag是一种新的贝叶斯后验方法，通过使用基于自助样本构建的后验分布的平均值来提高易用性和普适性，并改善可复现性。该方法证明了满足重叠下界和渐进正态分布，并通过模拟实验和犯罪率预测应用展示了其优势。标准后验的可信区间往往会严重违反下界，尤其在高维环境中表现出不内聚性。
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关键要点
- 贝叶斯后验在模型错配中常常无法正确量化真实参数的不确定性。
- 模型在独立数据集上可能产生矛盾的后验分布。
- 提出了重叠概率下界，以定义可复现的不确定性量化准则。
- 标准后验的可信区间在高维环境中常常违反重叠下界，表现出不内聚性。
- 提出了BayesBag方法，通过自助样本构建后验分布的平均值来提高易用性和普适性。
- BayesBag方法从Jeffrey条件化的角度推导，并满足重叠下界。
- 证明了BayesBag的Bernstein-Von Mises定理，确定其渐进正态分布。
- 通过模拟实验和犯罪率预测应用展示了BayesBag的优势。
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