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Frequentist standard errors of Bayes estimators

机译：贝叶斯估计的频率标准误差

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Frequentist standard errors are a measure of uncertainty of an estimator, and the basis for statistical inferences. Frequestist standard errors can also be derived for Bayes estimators. However, except in special cases, the computation of the standard error of Bayesian estimators requires bootstrapping, which in combination with Markov chain Monte Carlo can be highly time consuming. We discuss an alternative approach for computing frequentist standard errors of Bayesian estimators, including importance sampling. Through several numerical examples we show that our approach can be much more computationally efficient than the standard bootstrap.
机译：频率标准错误是估计的不确定性的衡量标准，以及统计推论的基础。 对于贝叶斯估计，也可以导出法式竞技标准错误。 然而，除特殊情况外，贝叶斯估计器的标准误差的计算需要自动启动，它与马尔可夫链蒙特卡罗组合可能会产生高度耗时的。 我们讨论了一种替代方法，用于计算贝叶斯估计器的常见标准误差，包括重要性抽样。 通过几个数字示例，我们表明我们的方法可以比标准的引导率更多地计算效率。

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