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我们提出了一个用于分布回归模型中推理的通用贝叶斯框架，其中潜在复杂响应分布的每个参数，而不仅仅是平均值，都与结构化加性预测相关。后者由各种不同的函数效应类型相加而成，如非线性效应、空间效应、随机系数、相互作用面或其他（可能是非标准的）基函数表示。为了增强函数效应的特定特性，例如平滑度，将信息丰富的多元高斯先验分配给基函数系数。然后，推理可以基于计算效率高的马尔可夫链蒙特卡罗模拟技术，其中通用程序使用特定于分布的迭代加权最小二乘近似值来表示完整条件。分布回归框架包含许多与处理非标准响应结构相关的特殊情况，例如高度扭曲的非负响应、过度分散和零膨胀的计数或份额，包括零膨胀和一膨胀的可能性。我们在一项关于德国全职男性劳动收入决定因素的研究中讨论了分配回归，特别关注德国统一后的地区差异。在控制年龄、教育程度、工作经验和地区差异的情况下，我们估计了完整的条件收入分配，使我们能够在一个联合模型中以一致的方式研究各种分配量，如矩、分位数或不平等度量。关于模型选择的实际方面的详细指导，包括选择劳动力收入的几种竞争分配，以及考虑对收入分配的不同协变量影响，完成了分配回归分析。我们发现，除了预期收入较低外，东德全职工作人员的收入分配也比西德男性更加不平等，其他方面也是如此。
纳迪娅·克莱恩（Nadja Klein）。 托马斯·科尼布。 斯特凡·朗。 亚历山大·松（Alexander Sohn）。 “贝叶斯结构加性分布回归及其在德国地区收入不平等中的应用。” 附录申请。斯达。 9 (2) 1024 - 1052, 2015年6月。 https://doi.org/10.1214/15-AOAS823
