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乔里斯·穆德;詹姆斯·伯杰。;佩尼亚，维克托;巴亚里，M.J。

关于正常线性模型中信息不一致的普遍性。 （英语） Zbl 1474.62041号

测试 30，编号1，103-132（2021）.
总结：非正式地说，“信息不一致”是在一些贝叶斯假设测试和模型选择场景中观察到的属性，当数据看起来确定时，贝叶斯结论不会变得确定。一个例子是，当使用标准共轭先验进行（t）检验时，当（t）统计增长到无穷大时，原假设的替代假设的贝叶斯因子保持有界。本文的目的是深入研究各种贝叶斯测试问题中的信息不一致性。我们考虑了具有相依观测值的正态线性模型下的精确假设检验、单侧假设检验和多重假设检验。考虑标准先验，如共轭先验和半共轭先验，以及Zellner先验的变化（如固定先验、混合先验和自适应（基于数据）先验）。研究表明，使用标准先验信息时，信息不一致是一个普遍存在的问题，而某些理论上推荐的先验信息，包括共轭先验和自适应先验的比例混合，是信息一致的。

MSC公司：

62F03型 参数假设检验
2015年1月62日 贝叶斯推断
62A01型 统计学基础和哲学主题

关键词：

贝叶斯因子;共轭先验;信息不一致;回归模型

软件：

贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Mulder}等人，试验30，编号1，103--132（2021；Zbl 1474.62041）
全文： 内政部
OA许可证

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