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，如何选择不依赖观测结果的先验？文章关注既有非信息先验的数据依赖及替代方案的问题。
- 方法与思路
- 作者讨论既有先验的不足，提出另一族不依赖观测结果的先验，从中得到更接近原有思想的非信息先验并考察其后验影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提先验族提供了新的非信息先验选择，文章系统考察采用该先验的后验后果，并通过一个例子展开讨论。
- 阅读关注点
- 应核对先验依赖哪些量、既有替代先验的具体不足，以及新先验的定义、后验存在条件和对变换参数推断的影响。
- 阅读边界
- OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；摘要未给出先验形式或所谓不良性质，不能据此判断后验稳健性或推断刊本变化。
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.