线性模型的贝叶斯因子一致性

贝叶斯因子的质量关键取决于自由度、样本量以及回归参数的先验分布，因而必须针对具体情形进行评估。在本文中，我们分析了当潜在自由度随样本量增长时，广泛贝叶斯因子类的一致性问题。我们发现，当自由度为有限时，某些先验类会导致不一致性；当潜在自由度与样本量同步增长时，不同先验导致不同的不一致程度。对于中等样本量，我们通过比较后验模型概率来评估贝叶斯因子。这为区分常用于变量选择的模型参数先验提供了宝贵信息。