Consistent fractional Bayes factor for nested normal linear models

De Santis, Fulvio; Fulvio, Spezzaferri

doi:10.1016/s0378-3758(00)00240-8

In the Bayesian approach to parametric model comparison, the use of improper priors is problematic due to the indeterminacy of the resulting Bayes factor (BF). The need for developing automatic and robust methods for model comparison has led to the introduction of alternative BFs. Intrinsic Bayes factors (Berger and Pericchi, 1996a) and fractional Bayes factors (FBF) (O'Hagan, 1995) are two alternative strategies for default model selection. We show in this paper that the FBF can be inconsistent. To overcome this problem, we propose a generalization of the FBF approach that leads to the usual FBF or to some variants of it in some special cases. As an important problem, we consider and discuss this generalization for model selection in nested linear models. (C) 2001 Elsevier Science B.V. All rights reserved.

Consistent fractional Bayes factor for nested normal linear models / DE SANTIS, Fulvio; Fulvio, Spezzaferri. - In: JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE. - ISSN 0378-3758. - STAMPA. - 97:2(2001), pp. 305-321. [10.1016/s0378-3758(00)00240-8]

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Titolo:	Consistent fractional Bayes factor for nested normal linear models
Autori:	DE SANTIS, Fulvio Fulvio Spezzaferri mostra contributor esterni nascondi contributor esterni
Data di pubblicazione:	2001
Rivista:	JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE
Citazione:	Consistent fractional Bayes factor for nested normal linear models / DE SANTIS, Fulvio; Fulvio, Spezzaferri. - In: JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE. - ISSN 0378-3758. - STAMPA. - 97:2(2001), pp. 305-321. [10.1016/s0378-3758(00)00240-8]
Handle:	http://hdl.handle.net/11573/43469
Appartiene alla tipologia:	01a Articolo in rivista

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