Теорема Бернштейна – вон Мизеса для гауссовских априорных мер

Теорема Бернштейна – фон Мизеса является замечательным результатом в байесовской стиатистике. Она утверждает, что при достаточно слабых условиях апостериорное распределение близко к нормальному с ковариационной матрицей, которая является обратной к информационной матрице Фишера. Доклад усиливает этот результат, покрывая случаи неверно специфицировнных отношений правдоподобия, малых объемов выборки и больших размерностей оцениваемого параметра. Обсуждаются также применения к байессовскому подходу к выбору модели.