Vi föreslår en allmän ram för Bayesian inference som inte kräver specifikation av en fullständig sannolikhetsmodell, eller sannolikhet, för uppgifterna. Allteftersom datamängderna blir större och systemen under utredning blir mer komplexa blir det allt svårare för Bayesianska analytiker att försöka modellera den verkliga mekanismen för datagenerering. När föremålet är en statistik med låg dimension, t.ex. ett medelvärde eller en median, är det dessutom besvärligt att uppnå detta via en komplett modell för hela datadistributionen. Om Bayesian analys ska hålla jämna steg med moderna tillämpningar måste man överge föreställningen att det antingen är möjligt eller önskvärt att modellera den fullständiga datadistributionen. Vårt föreslagna ramverk använder förlustfunktioner för att koppla information i data till statistik av intresse. Uppdateringen av trosuppfattningar följer sedan av ett beslut teoretiskt tillvägagångssätt som omfattar kumulativa förlustfunktioner. Viktigt är att förfarandet sammanfaller med Bayesian uppdatering när en sann sannolikhet ges, men ändå ger sammanhängande subjektiva slutsatser i mycket mer allmänna inställningar. Vi demonstrerar vårt förhållningssätt inom viktiga tillämpningsområden där Bayesian inference är problematisk, inklusive variabelt urval i överlevnadsanalysmodeller och slutsatser på en uppsättning kvantiler av en provtagningsdistribution. Anslutningar till andra resultatramar lyfts fram. 1. Vad är det för fel på dig? Inledning. Datamängderna ökar i storlek och modelleringsmiljöer blir allt mer komplexa. Detta innebär möjligheter för Bayesian statistik men också stora utmaningar, kanske den största av dem är kravet på att definiera den verkliga provtagningsfördelningen, eller sannolikheten, för datageneratorn f 0 (x), oavsett studiemålet. Så även om uppgiften är att dra slutsatser om en lågdimensionell statistik av befolkningen, måste analytikern modellera den fullständiga datadistributionen och dessutom anta att modellen är "sann". Vi föreslår ett enhetligt förfarande för allmänna Bayesianska slutsatser som inte kräver fullständig kunskap om f 0 (x) och som kopplar information i data till värdet av ett okänt objekt eller en parameter av intresse genom användning av förlustfunktioner. Med "sammanhängande" menar vi att all relevant information finns i den bakre sannolikhetsfördelningen. För att underlätta utläggningen kommer vi att använda terminologin "intresseparameter" och "intressestatistik" på ett utbytbart sätt. Vi visar hur tillvägagångssättet leder till konventionell Bayesian uppdatering när den verkliga sannolikheten är känd men möjliggör rationell uppdatering av övertygelser i mycket mer allmänna inställningar. Den centrala innebörden i vårt dokument är följande: Allteftersom ansökningar blir mer komplexa kommer Bayesianska analytiker i allt högre grad att tvingas överge tanken att de exakt kan modellera alla aspekter av uppgifterna. Fastställandet av en felspecificerad modell undergräver det traditionella Bayesianska tillvägagångssättet som leder till tolkningsproblem tillsammans med tillförlitligheten i den bakre distributionen. Om analytikern erkänner detta bör de söka ett annat sammanhängande sätt att gå vidare. Vi strävar efter att bidra till denna uppgift.
Definitionen av en ränteparameter genom förlusten l (y,  på) förekommer också i allmänhet Bayesian uppdatering införs genom REF, där en sammanhängande senare än en parameter av intresse erhålls utan att behöva specificera en gemensam generativ modell.
A General Framework for Updating Belief Distributions
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}