贝叶斯Beta-Binomial-Logit模型的数据依赖后验恰当性
统计理论
2017-03-30 v1 统计理论
摘要
Beta-Binomial-Logit模型是一种通过逻辑回归纳入协变量信息的Beta-Binomial模型。对于不适当的超先验分布，贝叶斯Beta-Binomial-Logit模型的后验恰当性可能是数据依赖的。文献中多位研究者无意中使用了不适当的后验分布，或对后验恰当性给出了错误陈述，因为由于Beta-Binomial-Logit模型复杂的函数形式，检验后验恰当性可能具有挑战性。我们在一类包含先前研究中所用分布的超先验分布中，推导出了后验恰当性的数据依赖充分必要条件。
引用
@article{arxiv.1512.07267,
title = {Data-dependent Posterior Propriety of Bayesian Beta-Binomial-Logit Model},
author = {Hyungsuk Tak and Carl N. Morris},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.07267},
year = {2017}
}