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El Adlouni，萨拉赫丁;加尔巴·萨劳;安德烈·圣希拉雷

正则贝叶斯分位数回归。 （英语） Zbl 1392.62114号

Commun公司。统计、仿真计算。 47，第1号，277-293（2018）.
摘要：已经开发了许多非平稳模型来估计作为协变量函数的极端事件。分位数回归（QR）模型是一种统计方法，旨在估计和推断条件分位数函数。在本文中，我们重点讨论了通过惩罚分位数回归进行同时变量选择和参数估计。我们在贝叶斯框架下比较了正则化分位数回归模型和B样条函数。正则化是基于惩罚的，旨在支持节约型模型，特别是在大维空间的情况下。详细说明了与罚款相关的先前分配。在贝叶斯框架下，考虑了五种惩罚（Lasso、Ridge、SCAD0、SCAD1和SCAD2）及其等价表达式。然后将正则分位数估计与样本大小的最大似然估计进行比较。为每个层次模型开发了马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）算法，以模拟分位数的条件后验分布。结果表明，根据相对平均偏差（RMB）和相对平均误差（RME）准则，SCAD0和Lasso具有最佳的分位数估计性能，尤其是在严重分布误差的情况下。以太平洋-北大西洋气候指数为协变量，对加拿大东部查罗地区的年最大降水量进行了个例研究。

引用于三文件

MSC公司：

62G08号 非参数回归和分位数回归
2015年1月62日 贝叶斯推断
2007年6月62日 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

非对称拉普拉斯分布;贝叶斯推断;样条;拉索;分位数回归;脊;SCAD公司

软件：

CAViaR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.El Adlouni}等人，Commun。统计、仿真计算。47，第1号，277--293（2018；Zbl 1392.62114）
全文： 内政部 链接

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