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Estimation of Bounded Normal Mean: An Alternative Proof for the Discreteness of the Least Favorable Prior

机译：有界法线均值的估计：最不利先验的离散性的另一种证明

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This paper studies the classical Bayesian normal mean estimation problem where the estimand is assumed to be contained in a bounded set. It is known that the least favorable distribution for this mean estimation problem is discrete with finitely many mass points. This work offers an alternative proof utilizing the variational diminishing property of Gaussian kernels.

机译：本文研究经典贝叶斯正态均值估计问题，其中假定被估计包含在有界集中。众所周知，对于这个平均估计问题而言，最不利的分布是离散的，具有有限的许多质量点。这项工作为利用高斯核的变分递减性质提供了另一种证明。

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来源
《IEEE Information Theory Workshop》|2019年|1-5|共5页
会议地点
作者
Semih Yagli; Alex Dytso; H. Vincent Poor;
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正文语种
中图分类
关键词
Bayes methods; Gaussian processes; statistical distributions;

机译：贝叶斯方法;高斯过程;统计分布;

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