卡门·费尔南德斯；钢，Mark F.J。 关于胖尾和偏态的贝叶斯建模。 （英语） 兹比尔0910.62024 美国统计协会。 93，编号441，359-371（1998）. 摘要：我们考虑了线性回归模型的贝叶斯分析，该分析可以解释具有肥尾的偏斜误差分布。后两个特征是经验数据集经常观察到的特征，我们将它们正式纳入推理过程。首先提出了将偏度引入对称分布的一般过程。尽管这允许在分布形状上有很大的灵活性，但尾部行为不会受到影响。将这个偏度过程应用于Student（t）分布，我们生成了一个“偏度Student”分布，它显示了灵活的尾部和可能的偏度，每个都完全由单独的标量参数控制。带有倾斜学生误差项的线性回归模型是本文的重点。我们首先利用标准的不恰当先验函数，并考虑到偏度和尾部参数的推断，刻画了后验分布及其矩的存在性。对于该模型的后验推断，我们建议使用吉布斯采样的数值方法。后者被证明非常容易实现，并使对极具挑战性的问题进行分析成为一种现实可能性。一些示例说明了该模型在实证数据分析中的使用。 引用于6评论引用于218文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62J05型 线性回归；混合模型 65C99个 概率方法，随机微分方程 关键词：后力矩；稳定分布；学生（t）抽样；不适当的先兆；吉布斯采样 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Fernández}和\textit{M.F.J.Steel}，美国统计协会93，第441号，第359--371号（1998；Zbl 0910.62024） 全文： 内政部