迈克尔·古吉斯伯格 多输出分位数回归的贝叶斯方法。 （英语） Zbl 07784942号 美国统计协会。 118，编号544，2736-2745（2023）. 摘要：本文提出了一种多输出分位数回归的贝叶斯方法。先验值可以作为Tukey深度轮廓到Tukey中值距离的先验知识导出，这是同类先验值中的第一个先验值。证明了参数模型的一致性，并提出了获取置信区间的方法。还提出了非参数多输出回归的建议。这些结果为非参数多元建模的错误贝叶斯建模、一致性和先验启发的文献增添了新的内容。该模型被应用于田纳西州实现复原力的步骤（STAR）实验，发现（τ）的联合增加-分位数亚群对于数学和阅读成绩而言，每位教师的学生数量有所减少。本文的补充材料可在网上获得。 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：贝叶斯方法;多元方法;分位数估计 软件：quantreg公司;贝叶斯QR;CRAN（起重机） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Guggisberg}，J.Am.Stat.Assoc.118，No.544，2736--2745（2023；Zbl 07784942） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Alhamzawi，R.、Yu，K.和Benoit，D.F.（2012），“贝叶斯自适应Lasso分位数回归”，统计建模，12，279-297。内政部：·Zbl 07257880号 [2] Benoit，D.F.和Van den Poel，D.（2012），“二进制分位数回归：基于非对称拉普拉斯分布的贝叶斯方法”，《应用计量经济学杂志》，271174-1188。内政部：。 [3] Benoit，D.F.和Van den Poel，D.（2017），“贝叶斯QR：分位数回归的贝叶斯方法”，《统计软件杂志》，76，1-32。内政部：。 [4] Bhattacharya，I.和Ghosal，S.（2020），“使用相关Dirichlet过程先验的贝叶斯多元分位数回归”，《多元分析杂志》，185104763。内政部：·Zbl 1475.62142号 [5] Carlier，G.、Chernozhukov，V.和Galichon，A.（2016），“向量分位数回归：最优传输方法”，《统计年鉴》，441165-1192。内政部：·Zbl 1381.62239号 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