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Conditional calibration and the sage statistician

机译：条件校准和贤哲统计学家

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Being a calibrated statistician means using procedures that in long-run practice basically follow the guidelines of Neyman's approach to frequentist inference, which dominates current statistical thinking Being a sage (i.e., wise) statistician when confronted with a particular data set means employing some Bayesian and Fiducial modes of thinking to moderate simple Neymanian calibration, even if not doing so formally. This article explicates this marriage of ideas using the concept of conditional calibration, which takes advantage of more recent simulation-based ideas arising in Approximate Bayesian Computation.
机译：成为标定的统计学家意味着使用的程序在长期实践中基本上遵循内曼的频繁论者推断方法的指导原则，该方法主导了当前的统计思想。当面对特定数据集时，作为贤哲（即，明智的）统计学家意味着使用一些贝叶斯和贝叶斯理论。基准思维方式可以缓和简单的Neymanian校准，即使不是正式进行。本文使用条件校准的概念来阐明这种思想的结合，它利用了近似贝叶斯计算中出现的最新的基于仿真的思想。

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