Inferential Problems in Bayesian Logistic Regression Models

기존의 frequentist 추론에 비해 Bayesian 추론에서의 가설 검정 및 모형 선택 문제는 학자들 간에 일치된 견해를 보이지 못하고 있으며 아직도 논란이 되는 것들이 많다. Bayesian 추론에서 가설 검정 및 모형 선택의 기준으로 널리 쓰이는 Bayes factor는 이해하기 쉬우나 여러 경우에 구하기 어려운 단점이 존재한다. 그 외에 다른 기준으로 Spiegelhalter 등 (2002)가 제시한 DIC(Deviance Information Criterion)과 frequentist 추론에서의 P-value에 대비되는 Bayesian P-value가 있다. 본 논문에서는 Swiss banknote 자료를 Bayesian 로지스틱 회귀모형으로 분석하고 관련 기준들을 구하여 각 기준들이 일관성 있는 결론을 보이는지 확인하고자 한다. Model selection and hypothesis testing problems in Bayesian inference are still debated between scholars. Bayesian factors traditionally used as a criterion in Bayesian hypothesis testing and model selection, are easy to understand but sometimes hard to compute. In addition, there are other model selection criterions such as DIC(Deviance Information Criterion) by Spiegelhalter et al. (2002) and Bayesian P-values for testing. In this paper, we briefly introduce the Bayesian hypothesis testing and model selection procedure. In addition we have applied a Bayesian inference to Swiss banknote data by a fitting logistic regression model and computing several test statistics to see if they provide consistent results.