On the Bayesianity of maximum likelihood estimators of restricted location parameters under absolute value error loss
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the potential Bayesianity of maximum likelihood estimators (MLE), under absolute value error loss, for estimating the location parameter θ of symmetric and unimodal density functions in the presence of (i) a lower (or upper) bounded constraint, and (ii) an interval constraint, for θ. With these problems being expressed in terms of integral equations, we establish for logconcave densities: the generalized Bayesianity of the MLE in (i); and the proper Bayesianity and admissibility of the MLE in (ii) which extends the normal model result of Iwasa and Moritani. In (i), a key feature concerns a correspondence with a Riemann–Hilbert problem, while in (ii) we use Fredholm´s technique and a contraction mapping argument. We demonstrate that logconcavity is a critical condition with sufficient conditions for non-Bayesianity and, accordingly, with a class of counterexamples. Note that the Bayesianity of the MLE under absolute value loss in the restricted location parameter case is in marked counterdistinction to that under quadratic loss, where, typically, a generalized Bayes estimator must be a smooth function. Finally, various other remarks, illustrations and numerical evaluations are provided.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle