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王敏;孙晓倩

具有越来越多参数的嵌套线性模型的贝叶斯因子一致性。 （英语） 兹比尔1432.62216

J.统计计划。推断 147, 95-105 (2014).
摘要：在本文中，我们考虑用贝叶斯方法解决嵌套线性回归模型的模型选择问题。该问题的常见贝叶斯方法基于Zellner的（g）-先验和标度因子（g）的超前验。在【Ann.Stat.39，No.5，2740–2765（2011；Zbl 1231.62036号)],Y.丸山和E.I.乔治采用这种方法，利用g的β-素数分布，导出了一个无积分表示的显式闭式Bayes因子，从而易于计算。此外，他们还研究了固定参数数下其相应的模型选择一致性。近年来，具有越来越多未知参数的线性回归模型在实际应用中越来越受欢迎，例如聚类问题。这一观察促使我们进一步研究贝叶斯因子与β-素数分布在参数数量随样本大小增加的情况下的一致性。最后，将本文给出的结果与相关文献中内在先验下的贝叶斯因子的结果进行了比较。

引用于1审查
引用于7文件

MSC公司：

62J05型 线性回归；混合模型
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

贝叶斯因子;Zellner’s（g）-优先;β-素数先验;模型选择一致性;参数数量不断增加

引文：

Zbl 1231.62036号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.Wang}和\textit{X.Sun}，J.Stat.Plann。推断147，95--105（2014；Zbl 1432.62216）
全文： 内政部

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