ch0-引言(存儲版)
【正文】 。無信息先驗分布一般應(yīng)滿足以下幾條性質(zhì)： 不變性、相合的邊緣化、相合的抽樣性質(zhì)、普遍性 和容許性。 可查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài))1,0(N的表，得雙側(cè) α 分位點(diǎn)的值??， （ 2）標(biāo)準(zhǔn)不妥 先驗分布的選擇是貝葉斯統(tǒng)計推斷的前提，它 大體上可以分為無信息先驗分布和共軛先驗分布兩 大類，當(dāng)然，大多數(shù)所謂無信息先驗分布實際上很 可能包含一些或很多信息，例如，最常用的無信息 先驗分布為局部均勻分布，也就是在參數(shù) θ 的值域 Θ 上的均勻分布，然而均勻分布在參數(shù)變換時一般 不滿足不變性，即變換后的分布不是均勻分布。 又如某工程師根據(jù)自己多年積累的經(jīng)驗對正在設(shè)計的某種彩電的平均壽命所提供的估計也是一種先驗信息 。 1986年，美國學(xué)者利特曼提出明尼蘇達(dá)先驗分布， 解決了貝葉斯時間序列向量自回歸 (簡稱 BVAR)模型應(yīng) 用中的關(guān)鍵問題，自此以后， BVAR模型在西方國家 的經(jīng)濟(jì)預(yù)測中發(fā)揮了很大的作用；其中，影響比較大 的模型主要有： Holden(1990)的用于預(yù)測英國經(jīng)濟(jì)的 BVAR、 Joutz(1994)的用于電力消費(fèi)與價格預(yù)測的綜 合 BVAR模型、 McCulloch(1996)的用于估計了美國 50 個州及哥倫比亞地區(qū) 4類家庭平均收入的 BVAR模型、 Kenny(1998)用于預(yù)測愛爾蘭通貨膨脹的 BVAR模型、 Kasuya(2022)的用于預(yù)測日本經(jīng)濟(jì) BVAR預(yù)測模型，該 模型包括居民消費(fèi)價格指數(shù)等 8個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。只用前兩種信息的統(tǒng)計學(xué)稱為經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)，三種信息都用的統(tǒng)計學(xué)稱為貝葉斯統(tǒng)計學(xué)。 ， .， Statistical decision theory and Bayesian analysis， Second edition， SpringerVerlag， New York， 1985，中譯本： 統(tǒng)計決策理論及貝葉斯分析 ，賈乃光譯，中國統(tǒng)計出版社， 1998。在統(tǒng)計推斷的基本理論和方法方面，貝葉斯學(xué)派與頻率學(xué)派之間存在著 重大差異 。 貝葉斯統(tǒng)
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