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Objective Bayesian analysis for the Student-t regression model

机译:学生t回归模型的客观贝叶斯分析

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摘要

We develop a Bayesian analysis based on two different Jeffreys priors for the Student-t regression model with unknown degrees of freedom. It is typically difficult to estimate the number of degrees of freedom: improper prior distributions may lead to improper posterior distributions, whereas proper prior distributions may dominate the analysis. We show that Bayesian analysis with either of the two considered Jeffreys priors provides a proper posterior distribution. Finally, we show that Bayesian estimators based on Jeffreys analysis compare favourably to other Bayesian estimators based on priors previously proposed in the literature.
机译:我们针对未知自由度的Student-t回归模型,基于两个不同的Jeffreys先验开发了贝叶斯分析。通常很难估计自由度的数量:不正确的先验分布可能会导致不正确的后验分布,而正确的先验分布可能会主导分析。我们表明,使用两个被认为是Jeffreys先验的贝叶斯分析可以提供适当的后验分布。最后,我们表明基于Jeffreys分析的贝叶斯估计量与基于先前文献中提出的先验条件的其他贝叶斯估计量相比具有优势。

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