跳到正文
← 返回论文列表与筛选
阅读说明

本页整理公开书目信息,不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成,未完成全文核验,可能有误;具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本,未经模型改写。

DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要;缺少可靠材料时保留待补状态。

引用量采用 OpenAlex 单条关联记录,不合计多个记录;关联记录可能包含正式发表版本,不等于此版本单独引用。缺失不视为零,引用指标不代表论文质量。

关注作者按书目中的完整姓名匹配,同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列,再参考通用方法与发表日期。

分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要研究通用嵌套假设检验、参考先验与模型选择近似,未提供所列经济计量细分方向的直接依据。

反馈分类问题

正在核对关联版本…

代码、数据与补充材料

正在核对对应版本的资源…

关注这篇论文的作者
Robert E. Kass
Larry Wasserman

嵌套假设的参考贝叶斯检验及其与 Schwarz 准则的关系

研究问题
在含干扰参数的嵌套假设检验中,如何依据模型结构选择参考先验,并使贝叶斯因子的近似与 Schwarz 准则相联系?
方法与思路
作者令被检验参数的先验信息量相当于一次观测,将干扰参数变换为原假设下正交形式,并在两假设下使用相同的干扰参数边际先验。
材料陈述的贡献
摘要称,特定正态先验可改善 Schwarz 准则近似对数贝叶斯因子的误差阶;椭圆柯西先验则需常数修正,并推广 Jeffreys 方法。
阅读关注点
应核对先验信息量和原假设下正交性的定义、近似展开条件、先验选择的作用,以及柯西先验常数修正的具体形式。
阅读边界
仅据 OpenAlex 摘要,具体稿件版本未提供;误差阶记号排版不清,需核对原文或原PDF。正则条件未说明,不能扩展为一般贝叶斯检验结论。

原文摘要

To compute a Bayes factor for testing H 0: ψ = ψ0 in the presence of a nuisance parameter β, priors under the null and alternative hypotheses must be chosen. As in Bayesian estimation, an important problem has been to define automatic, or “reference,” methods for determining priors based only on the structure of the model. In this article we apply the heuristic device of taking the amount of information in the prior on ψ equal to the amount of information in a single observation. Then, after transforming β to be “null orthogonal” to ψ, we take the marginal priors on β to be equal under the null and alternative hypotheses. Doing so, and taking the prior on ψ to be Normal, we find that the log of the Bayes factor may be approximated by the Schwarz criterion with an error of order O p (n −½), rather than the usual error of order O p (1). This result suggests the Schwarz criterion should provide sensible approximate solutions to Bayesian testing problems, at least when the hypotheses are nested. When instead the prior on ψ is elliptically Cauchy, a constant correction term must be added to the Schwarz criterion; the result then becomes a multidimensional generalization of Jeffreys's method.

笔记与分组
相关领域论文