内特·斯特朗;阿廷·阿曼根;萨博、拉扬;劳伦斯·卡林;大卫·邓森 高维回归中的有限样本后验浓度。 （英语） Zbl 1309.62117号 Inf.推断 3，第2期，103-133（2014）. 摘要：我们研究了具有（p\ggn）的高维贝叶斯-高斯线性回归模型的后验分布的行为，其中，（p\）是预测因子的数量，（n\）是样本大小。我们的重点是获得定量有限样本界，以确保在真实回归系数向量（β{0}）的邻域中分配足够的后验概率。我们假设（beta^{0}）近似为（S\）稀疏，并获得了通用边界，从而深入了解了先验在控制后验浓度中的作用。基于这些有限的样本界，我们检验了几个示例的隐含渐近收缩率，表明稀疏结构和重尾收缩先验表现出快速收缩率。我们还证明了对于稀疏（S）-高斯先验，一个更强的结果成立。这些类型的有限样本界为设计和评估高维问题的先验值提供了指导。 MSC公司： 62J05型 线性回归；混合模型 62甲12 多元分析中的估计 62J07型 岭回归；收缩估计量 关键词：渐近的;贝叶斯主义者;可压缩先验;高维的;后收缩;回归，回归;先收缩 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Strawn}等人，Inf.Inference 3，No.2，103--133（2014；Zbl 1309.62117） 全文： 内政部 arXiv公司