Minwoo Chae;林丽珍;大卫·B·邓森。 对称误差未知的贝叶斯稀疏线性回归。 （英语） Zbl 1472.62107号 Inf.推断 8，第3号，621-653（2019）. 摘要：当未知误差分布具有非参数先验时，我们研究了稀疏线性回归的贝叶斯方法。具体来说，我们将高斯先验的对称Dirichlet过程混合放在误差密度上，其中混合分布是紧支撑的。对于回归系数的先验，考虑零分布和连续分布的点质量的混合。在模型明确的假设下，我们研究了具有发散预测数的后验函数的行为。相容性和限制特征值条件分别给出了回归系数在（ell_1）范数和（ell_2）范数下的最小最大收敛速度。此外，在略强的条件下，证明了强模型选择一致性和半参数Bernstein-von Mises定理。 引用于7文件 MSC公司： 62年5月 线性回归；混合模型 62G08号 非参数回归和分位数回归 关键词：自适应收缩率;伯恩斯坦-冯-米塞斯定理;Dirichlet工艺混合物;高维半参数模型;稀疏先验;对称误差 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Chae}等人，Inf.Inference 8，No.3，621--653（2019；Zbl 1472.62107） 全文： 内政部 arXiv公司