On the Choice of Prior Distribution for the Box-Cox Transformed Linear Model
Box–Cox 变换线性模型的先验分布选择AI 解读 ↓
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Box–Cox 变换线性模型的先验分布选择
- 研究问题
- Box–Cox 变换线性模型中的非信息先验若依赖观测结果，应如何选择不依赖结果的替代先验，并考察其对后验推断的影响？
- 方法与思路
- 作者评议已有先验的数据依赖性及另一替代先验的不理想性质，提出新的非结果依赖先验族，并分析后验后果和一个实例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出一种精神上更接近原始 Box–Cox 方案的非信息先验，并完整讨论采用该先验的后验影响；具体先验形式未给出。
- 阅读关注点
- 核对“不依赖结果”的确切含义、先验构造与参数化、后验是否适定，以及不同先验对变换参数和回归推断的影响。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明先验公式、不理想性质的细节或实例结果，不能判断替代先验普遍更好。
原文摘要
The noninformative prior distribution for the parameters of the linear model transformed following Box & Cox (1964) has the non-Bayesian property of depending to some extent on the data. An alternative choice of prior which is not outcome-dependent was suggested by Pericchi (1981), but it is argued here that this prior has some undesirable features. An alternative family of non-outcome-dependent priors is suggested, leading to a noninformative prior which is closer in spirit to that proposed by Box & Cox. The posterior consequences of adopting this prior are fully explored, and an example discussed.