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蒋志超;丁、彭

使用非椭圆轮廓多元（t）分布的稳健建模。 （英语） Zbl 1353.62052号

J.统计计划。推断 177, 50-63 (2016).
摘要：基于多元（t）分布的模型广泛应用于分析重尾数据。然而，多元分布的所有边际分布都被限制为具有相同的自由度，使得这些模型无法描述不同的边际重病。我们将传统的多元（t）分布推广到非椭圆轮廓的多元（t）分布，允许不同的边缘自由度。我们将非椭圆等高线多元分布应用于三种广泛使用的模型：选择和结果方程具有不同自由度的Heckman选择模型，边际反应具有不同自由程度的多元Robit模型，对于随机效应和主体内误差，采用不同自由度的线性混合效应模型。基于我们的t分布的正态混合表示，我们提出了基于数据增强和参数扩展的模型参数的有效贝叶斯推断过程。我们通过仿真研究和实际数据示例表明，这些结论对不同边缘重尾的存在是敏感的。

引用于4文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

样品选择;重病;赫克曼选择模型;罗比特模型;线性混合效应模型;数据增强;参数展开式

软件：

贝叶斯DA;地理贝叶斯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Jiang}和\textit{P.Ding}，J.Stat.Plann。推断177，50-63（2016；Zbl 1353.62052）
全文： 内政部 arXiv公司

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