Improved bounds for the equivalence of Bayes and maximum likelihood estimation

Пусть $(\theta_n)$ – последовательность оценок максимального правдоподобия и $(\beta_n)$ – последовательность байесовских оценок для достаточно регулярных априорного распределения и функции потерь. В работе доказывается, что при некоторых условиях регулярности последовательность $n(\beta_n-\theta_n)$ ограничена по вероятности (с определенной точностью на компактных подмножествах параметрического пространства).