在许多类型的统计建模中，在感兴趣的参数之间施加不等式约束。正如我们将在本文中展示的那样，DIC（即Spiegelholter，Best，Carlin，&Van Der Linde，2002提出的作为贝叶斯模型选择工具的后验偏差信息准则）在比较不等式约束假设时失败了。在本文中，我们将推导出先验DIC，并证明它在比较不等式约束假设时也是失败的。然而，可以看出，对先验预测损失函数的修改（通过先验DIC最小化）会产生一个具有所需特性的准则，以便能够比较不等式约束假设。这一新标准将被称为先验信息标准（PIC），并将使用模拟数据和示例进行说明和评估。PIC与边际似然法以及包含先验法密切相关，将对这两种方法进行比较。总之，本文的主要信息是：（1）在评估不等式约束假设时，不要使用经典的DIC，最好使用PIC；（2）在评估不等式约束假设的背景下，PIC被认为是一个合适的模型选择工具。（C） 2011爱思唯尔公司版权所有。