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121.
We consider that observations come from a general normal linearmodel and that it is desirable to test a simplifying null hypothesisabout the parameters. We approach this problem from an objectiveBayesian, model-selection perspective. Crucial ingredients forthis approach are proper objective priors to beused for deriving the Bayes factors. Jeffreys-Zellner-Siow priorshave good properties for testing null hypotheses defined byspecific values of the parameters in full-rank linear models.We extend these priors to deal with general hypotheses in generallinear models, not necessarily of full rank. The resulting priors,which we call conventional priors, are expressedas a generalization of recently introduced partiallyinformative distributions. The corresponding Bayes factorsare fully automatic, easily computed and very reasonable. Themethodology is illustrated for the change-point problem andthe equality of treatments effects problem. We compare the conventionalpriors derived for these problems with other objective Bayesianproposals like the intrinsic priors. It is concluded that bothpriors behave similarly although interesting subtle differencesarise. We adapt the conventional priors to deal with nonnestedmodel selection as well as multiple-model comparison. Finally,we briefly address a generalization of conventional priors tononnormal scenarios. 相似文献