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具有高度共线回归变量的线性回归模型的贝叶斯分析

作者

上市的：
  • 佩萨兰，M.哈希姆
  • 罗恩·史密斯。

摘要

回归变量之间的精确共线性使其各自的系数无法识别。但是，给定一个信息丰富的先验，它们的贝叶斯后验均值是明确定义的。正如精确共线导致参数无法识别一样，高共线可以被视为参数的弱识别，根据弱仪器文献，这是由有限样本量T的满秩相关矩阵表示的，但随着T趋于无穷大，收敛到秩亏矩阵。在精确和高度共线回归变量的情况下，研究了线性回归模型参数的后验均值和精度的渐近行为。在这两种情况下，即使样本量足够大，后验平均数仍对先验平均数的选择敏感，并且精度的提高速度慢于样本量。在高度共线的情况下，后验均值收敛于正态分布的随机变量，其均值和方差取决于先验均值和先验精度。对于精确共线性或强识别，分布退化为不动点。分析还表明了高度共线病例的诊断统计数据。蒙特卡罗模拟和一个实证例子被用来说明主要的发现。

建议引用

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    • 手柄：RePEc:eee:ecosta:v:11:y:2019:i:c:p:1-21
    DOI:10.1016/j.ecosta.2018.0.001
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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

    大多数相关项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目，也被与本书同样的作品引用。
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