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Studentization and prediction in a multivariate normal setting

机译：多元正态背景下的学生化和预测

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In a simple multivariate normal prediction setting, derivation of a predictive distribution can flow from formal Bayes arguments as well as pivoting arguments. We look at two special cases and show that the classical invariant predictive distribution is based on a pivot whose sampling distribution depends on the parameter - that is, the pivot is not an ancillary statistic. In contrast, a predictive distribution derived by a structural argument is based on a pivot with a parameter free distribution (an ancillary statistic). The classical procedure is formal Bayes for the Jeffreys prior. Our results show that this procedure does not have a structural or fiducial interpretation.
机译：在简单的多元正态预测设置中，预测分布的派生可以来自形式贝叶斯自变量以及枢轴自变量。我们来看两个特殊情况，它们表明经典不变预测分布基于一个枢轴，该枢轴的采样分布取决于参数-即，该枢轴不是辅助统计量。相反，结构自变量得出的预测分布基于具有无参数分布的支点（辅助统计量）。经典程序是杰弗里斯先验的正式贝叶斯方法。我们的结果表明，该程序没有结构上或基准上的解释。

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