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/ NetNews Usenet Archive 1992 #20 / NN_1992_20.iso / spool / sci / math / stat / 1864 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-09-13  |  2.1 KB
  1. Path: sparky!uunet!elroy.jpl.nasa.gov!swrinde!zaphod.mps.ohio-state.edu!pacific.mps.ohio-state.edu!linac!att!bu.edu!news.tufts.edu!sage.hnrc.tufts.edu!jerry
  2. From: jerry@nutmeg.hnrc.tufts.edu (Jerry Dallal)
  3. Newsgroups: sci.math.stat
  4. Subject: Multi-dimensional parameters in Bayesian inference
  5. Message-ID: <1992Sep13.182142.368@nutmeg.hnrc.tufts.edu>
  6. Date: 13 Sep 92 23:21:42 GMT
  7. References: <1992Sep10.124312.4391@cognos.com> <11SEP199206534334@amarna.gsfc.nasa.gov> <WVENABLE.92Sep12234508@algona.stats.adelaide.edu.au> <BuJ7v8.EKM@mentor.cc.purdue.edu>
  8. Organization: USDA HNRC at Tufts University
  9. Lines: 25
  10.  
  11. In article <BuJ7v8.EKM@mentor.cc.purdue.edu>, hrubin@pop.stat.purdue.edu (Herman Rubin) writes:
  12.  
  13. > But one thing to keep in mind--the higher the
  14. > dimension, the more important the assumptions.
  15. > -- 
  16.  
  17. I'm glad to see someone of Prof. Rubin's stature make this statement.  Although
  18. I've spent a good deal of time studying Bayesian methods (I consider myself 
  19. to have mastered the theory up a level represented by Lee's book), I am not
  20. doing mathematical research in this area.  Some very good Bayesians have
  21. made statements similar to Professor Rubin's, namely, that in multi-dimensional
  22. problems the joint behavior of the parameters is more important than their
  23. marginal behavior.  However, I have heard other knowledgeable Bayesians say
  24. that in many problems, the solution is robust to assumptions about joint
  25. behavior.  And I'm willing to admit that I have neither the honed skills nor 
  26. burning interest to investigate the issue for myself.  Intuition tells me Rubin 
  27. is correct.  I would appreciate a brief statement or two from those in the know
  28. about just how serious this problem is.  Is there a wide variety of cases that
  29. are inference robust to assumptions about joint behavior?  Or should I run for
  30. the hills when someone writes, "Assuming *independent* non-informative priors
  31. for theta1 and theta2 . . . "?
  32.  
  33. (Note:  the use of *non-informative* rather than *improper* or *uniform* was
  34. intentional.  I mean it in the sense of Edwards, Lindman, and Savage where the
  35. priors, while non-informative, are nevertheless, proper.)
  36.