什麼是“單位信息先驗”？

我一直在閱讀 Wagenmakers (2007) A actual solution to the pervasive problem of p values。我對將 BIC 值轉換為貝葉斯因子和概率很感興趣。但是，到目前為止，我還沒有很好地了解先驗單位信息到底是什麼。我將不勝感激這個特定先驗的圖片解釋或生成圖片的 R 代碼。

單位信息先驗是數據相關的先驗（通常是多元正態），在 MLE 處具有均值，並且精度等於一次觀察提供的信息。請參閱例如此技術報告或本文以獲取完整詳細信息。UIP 的想法是提供“讓數據自己說話”的先驗；在大多數情況下，添加先驗可以告訴您一個觀察集中在其他數據“指向”的位置，這對後續分析幾乎沒有影響。它的主要用途之一是表明，在大樣本中，BIC 的使用對應於貝葉斯因子的使用，其參數帶有 UIP。

可能還值得注意的是，對於許多應用問題，許多統計學家（包括貝葉斯主義者）對使用貝葉斯因子和/或 BIC 感到不舒服。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/26329