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。如本文所示,DIC(即Spiegelhalter、Best、Carlin和Van Der Linde,2002提出的作为贝叶斯模型选择工具的后偏差信息准则)在比较不等式约束假设时失败。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。