“重新探讨Willink悖论：信息过滤是贝叶斯方法在测量不确定度分析中的局限” (预印本) 在 SSRN上线
2026-1-8 08:49
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题目为“Revisiting the Willink Paradox: Information Filtering as a Limitation of Bayesian Methods in Measurement Uncertainty Analysis (重新探讨威林克悖论：信息过滤是贝叶斯方法在测量不确定度分析中的局限)” 的论文预印本在 SSRN上线。
论文摘要如下：
测量不确定度分析通常涉及信息的合成和转换（传播）。本文重新探讨了Willink悖论，该悖论指的是在使用贝叶斯方法合成两组信息（由概率密度函数表示）并通过测量模型转换（传播）信息时可能出现的矛盾结果。我们将贝叶斯方法与其它两种分布合成方法（几何合成法和线性合成法）进行了比较。分析表明，Willink悖论源于贝叶斯方法的一个固有特性：信息过滤，这代表了贝叶斯方法在测量不确定度分析中的一个根本局限性。使用线性合成法可以解决Willink悖论，因为该方法保留了所有信息（即不进行信息过滤）。这些发现支持了反对在测量不确定度分析中采用贝叶斯方法的观点。
感兴趣的读者可以访问如下页面阅读或者下载预印本：
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=6036755
预印本中不当之处在所难免。欢迎读者批评指正。
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