一篇新研究论文深入探讨了先验选择对高维收缩风险的影响，特别考察了在方差上平坦的先验与在标准差上平坦的先验之间的区别。研究表明，这些在零尺度边界附近的独特先验分配会导致不同的收缩行为。在径向功率基准下，在标准差上平坦的先验在原点附近表现出渐近风险优势，并在关键状态下表现出不同的行为。 AI
排序理由 关于统计学方法的学术论文。
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研究论文分析高维收缩风险中的先验选择
报道来源 [1]
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Variance or Standard Deviation? Shell Geometry and Global-Scale Priors in High-Dimensional Shrinkage
We study how the choice of default prior for a common Gaussian scale affects high-dimensional shrinkage risk, highlighting the role played by high-dimensional geometry. Formally, we consider a high-dimensional setting in which the near-zero behavior of the common scale prior has …