As for choosing a prior over the cl

As for choosing a prior over the class of candidate models, one possibility is to use the Poisson distribution with the mean set equal to the prior estimate of the number of predictor variables. As a right- skewed distribution with a mode at this prior estimate, the Poisson may well serve as a suitable quantifier of subjective information. Since we are placing probabilities on a finite set of models, a truncated Poisson would be used.

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至于选择候选模型类别中的先验，一种可能性是使用均值等于预测变量数量的先验估计的泊松分布。作为在此先验估计下具有模式的右偏分布，泊松可以很好地充当主观信息的合适量词。由于我们将概率放在有限的一组模型上，因此将使用截断的泊松。

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至于选择前一个模型而不是候选模型类，一种可能性是使用泊松分布，其均值集等于预测变量数的先前估计值。作为一个右偏斜分布与模式在这个先前的估计，泊松很可能作为一个合适的限定主观信息。由于我们将概率放在一组有限的模型上，因此将使用截断的泊松。

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至于在候选模型的类别上选择先验，一种可能性是使用泊松分布，其均值集等于预测变量数目的先验估计。作为一个右偏分布，在这种先验估计下，泊松可以作为一个合适的主观信息量词。因为我们把概率放在一组有限的模型上，所以会使用截断泊松分布。<br>

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