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Gaussian sequence model
Gaussian sequence model
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相关高斯序列的新经验贝叶斯方法
研究人员开发了一种用于相关高斯序列模型中经验贝叶斯估计的新方法。该方法利用最大复合边际似然（CML）估计量，通过在似然函数中忽略相关性来有效处理依赖观测。CML估计量显示出以 $n_*^{-1/2}$ 的速率收敛，其中 $n_*$ 是有效样本量，表明在一般依赖性下接近最优速率。该方法应用于贝叶斯线性回归和贝叶斯非线性单指标模型，利用了辅助统计量的高维分布。
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新论文质疑结构不可知模型下双重机器学习估计器的容许性
一篇新发表在arXiv上的论文引入了结构不可知（SA）模型的概念，该模型旨在解决数据生成定律中缺乏关于结构性假设的先验知识的问题。虽然先前的工作表明，在这些SA模型下，双重机器学习（DML）估计器对于某些泛函是minimax的，但本文证明了这些DML估计器对于其中两个泛函是渐近不可容许的。作者提出了替代的二阶估计器，特别是经验高阶影响函数（HOIF）估计器，它们在SA模型下渐近优于DML估计器。