奥米德·阿克加里;穆萨·戈拉扎德 具有斜分布误差的相依回归模型的贝叶斯分析。 （英语） Zbl 1455.62103号 REVSTAT公司 18，第4期，531-551（2020年）. 摘要：当误差与某些协变量相关时，联立方程模型是分析多元回归的标准统计工具之一。SEM的一个特定版本是看似不相关的回归（SUR）模型，该模型由几个回归方程组成，误差在方程之间相互关联。在许多情况下，误差项的正态性假设可能在这些模型中不成立。虽然将误差转换为符合正常密度是一种解决方案，但对参数和相关模型的估计值的解释可能并不简单。然而，考虑误差的偏态正态分布有时可能是一个很好的选择。本文考虑了这种情况以及贝叶斯框架来估计参数，并简要回顾了频率学家方法。导出了完整的条件后验密度，并提供了相关的统计推断。进行了仿真研究，以评估该方法的性能。此外，应用所用模型拟合2009年收集的伊朗毛额和收入数据的相关方程。 MSC公司： 62甲12 多元分析中的估计 62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等） 62J05型 线性回归；混合模型 62第20页 统计学在经济学中的应用 关键词：联立方程模型;偏正态分布;贝叶斯推断;马尔科夫蒙特卡洛;毛额和收入 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Akhgari}和\textit{M.Golazadeh}，REVSTAT 18，No.4，531--551（2020；Zbl 1455.62103） 全文： 链接