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田玉柱;宋新元

贝叶斯桥接随机惩罚分位数回归。 （英文） Zbl 1504.62056号

计算。统计数据分析。 144，文章ID 106876，16 p.（2020）.
摘要：当线性回归的条件不可用时，分位数回归（QR）是描述响应变量的条件分位数函数的理想替代方案。QR相对于传统均值回归的一个优点是，QR估计对异常值和一大类误差分布更为稳健。在QR文献中，正则化方法被证明是有效的，可以同时进行参数估计和变量选择。本研究通过在贝叶斯桥式QR中加入不确定性惩罚，考虑回归系数的桥式随机惩罚。将非对称拉普拉斯分布（ALD）和广义高斯分布（GGD）先验分别施加在模型误差和回归系数上，建立贝叶斯桥式随机QR模型。此外，将桥接惩罚指数作为参数，并强制使用Beta分布先验。利用ALD和GGD的正态指数和均匀Gamma混合表示，构造了贝叶斯层次模型来进行完全贝叶斯后验推理。利用Gibbs采样器和Metropolis-Hastings算法从所有未知参数的完全条件后验分布中提取马尔可夫链蒙特卡罗样本。最后，通过仿真研究说明了所提出的方法，并将其应用于实际数据分析。

引用于三文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归

关键词：

桥接随机惩罚;层次模型;MCMC方法;分位数回归;正则化方法
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Tian}和\textit{X.Song}，计算。统计数据分析。144，文章ID 106876，16 p.（2020；Zbl 1504.62056）
全文： 内政部

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