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power-expected-posterior prior Bayes factor consistency for nested linear models with increasing dimensions

Statistical Theory and Related Fields 2020年第2期4卷 162-171页

作者： D.Fouskakis J.K.Innocent L.Pericchi Department of Mathematics National Technical University of AthensAthensGreece Department of Mathematics University of Puerto RicoSan JuanUSA

The power-expected-posterior prior is used in this paper for comparing nested linear *** asymptotic behaviour of the method is investigated for different values of the power parameter of the *** is given on the consistency of the Bayes factor of comparing the full model M_(p) versus a generic submodel M_(l).In each case,we allow the true generating model to be either M_(p) or M_(l) and we keep the dimension of M_(l) fixed,while the dimension of M_(p) can be either fixed or(grow as)O(n),with n denoting the sample size.

关键词： Bayesian model selection Bayes factor consistency expected-posterior prior Gaussian linear models increasing dimension power-expected-posterior prior

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