Recentemente stavo leggendo un articolo che incorporava casualità nella sua sicurezza e intervalli credibili, e mi chiedevo se questo è standard (e, in tal caso, perché è una cosa ragionevole da fare). Per impostare la notazione, supponiamo che i nostri dati siano e siamo interessati a creare intervalli per un parametro . Sono abituato agli intervalli di confidenza / credibilità che si costruiscono costruendo una funzione:θ ∈ Θ
e lasciando che il nostro intervallo sia .
Questo è casuale nel senso che dipende dai dati, ma a seconda dei dati è solo un intervallo. Questo documento invece definisce
e anche una raccolta di variabili casuali iid uniformi su . Definisce l'intervallo associato come . Si noti che questo dipende molto dalla casualità ausiliaria, al di là di qualunque cosa provenga dai dati. [ 0 , 1 ] I = { θ ∈ Θ
Sono molto curioso di sapere perché uno dovrebbe fare questo. Penso che `rilassare 'l'idea di un intervallo da funzioni come a funzioni come abbia un senso; è una sorta di intervallo di confidenza ponderato. Non conosco riferimenti per questo (e apprezzerei qualsiasi suggerimento), ma sembra abbastanza naturale. Tuttavia, non riesco a pensare a nessun motivo per aggiungere casualità ausiliaria.
Qualsiasi suggerimento per la letteratura / motivi per farlo sarebbe apprezzato!