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具有长记忆误差的部分线性回归模型的基于小波的贝叶斯估计。 (英语) Zbl 1191.62045号

摘要:我们关注具有长记忆误差的部分线性回归模型,并提出一种基于小波的贝叶斯方法,该方法允许同时估计模型参数和模型的非参数部分。为了简化长记忆误差的稠密方差-方差矩阵,采用离散小波变换是至关重要的。我们通过在Gibbs采样器中采用Metropolis算法来实现完全贝叶斯推断。我们在模拟数据上评估了所提出的方法的性能。此外,我们还介绍了北半球温度数据的应用,这是长记忆文献中的基准。

MSC公司:

2015年1月62日 贝叶斯推断
62J05型 线性回归;混合模型
42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析
62G08号 非参数回归和分位数回归
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

软件:

算法735
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