О неасимптотическом подходе к анализу байесовских методов статистики

Классическая асимптотическая теорема Бернштейна-фон Мизеса будет рассмотрена в неасимптотической постановке. В случае конечной размерности мешающего параметра будет получена верхняя оценка на гауссовскую аппроксимацию апостериорного распределения целевого параметра, которая записывается в явном виде как функция размерностей целевого и мешающего параметров. Это позволяет определить так называемую критическую размерность, для которой результаты теоремы БфМ применимы. Результаты для растущей размерности будут расширены для случая семипараметрического оценивания с мешающим параметром из соболевского класса. Общие результаты будут дополнены конкретными примерами, иллюстрирующими теорию.