Posterior consistency in linear models under shrinkage priors
Posterior consistency in linear models under shrinkage priors
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DOI：
10.1093/biomet/ast028
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发表时间：
2013-12-01
期刊：
影响因子：
2.7
通讯作者：
Strawn, N.
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Armagan, A.;Dunson, D. B.;Strawn, N.
我们研究了高维线性模型中回归系数的后验分布的渐近行为，它是随着观测次数的增加而增加的。我们证明了在简单的充分条件下，后验分布集中在真参数的邻域内。在给定一些稀疏性假设的情况下，这些条件在流行的收缩先验条件下成立。
We investigate the asymptotic behaviour of posterior distributions of regression coefficients in high-dimensional linear models as the number of dimensions grows with the number of observations. We show that the posterior distribution concentrates in neighbourhoods of the true parameter under simple sufficient conditions. These conditions hold under popular shrinkage priors given some sparsity assumptions.