Байесовский вывод при неправильном определении модели

arXiv:2610.11173v1 Annuales Type: New Brieflow: Вероятность поступления в байесовский анализ почти никогда точно не отражает, как были получены данные, что ставит под сомнение достоверность последующих выводов. Мы рассматриваем интерпретацию байесов в качестве альтернативного обоснования для их использования при неправильном определении модели и изучаем вытекающие из этого последствия с точки зрения количественной оценки неопределенности и параметров. Затем мы введем ряд методов, которые призваны получить обобщенные байесианские выводы с учетом ошибочного определения модели.