$g$-先验下高维后验一致性的充分必要条件
统计理论
2015-09-04 v1 统计理论
摘要
我们研究了 -先验下后验一致性的充分必要条件，包括对层次贝叶斯模型和经验贝叶斯模型的推广。本文的关键特征在于，我们允许回归变量的数量与样本量以相同速率增长，并在上确界向量范数而非更传统的欧几里得范数下定义后验一致性。我们特别考虑了 George 和 Foster (2000) 的经验贝叶斯模型、Liang 等人 (2008) 的 hyper--先验，以及 Zellner 和 Siow (1980) 考虑的先验。
引用
@article{arxiv.1509.01060,
title = {Necessary and Sufficient Conditions for High-Dimensional Posterior Consistency under $g$-Priors},
author = {Douglas K. Sparks and Kshitij Khare and Malay Ghosh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.01060},
year = {2015}
}
备注
Published at http://dx.doi.org/10.1214/14-BA893 in the Bayesian Analysis (http://projecteuclid.org/euclid.ba) by the International Society of Bayesian Analysis (http://bayesian.org/)