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山国栋;侯毅恒;刘百森

使用重尾分布的部分函数线性回归模型的贝叶斯稳健估计。 （英语） Zbl 1505.62369号

计算。斯达。 35，第4期，2077-2992（2020）。
摘要：函数线性回归（FLR）是一种研究标量响应和函数预测之间关系的流行方法。FLR模型的一种常见估计方法是通过假设测量误差的正态分布来使用最大似然；然而，这种方法可能使推断容易受到异常值的影响。在本文中，我们通过考虑一类正态分布（SMN）的尺度混合来估计测量误差，提出了一种部分函数线性模型的稳健估计方法。由于SMN分布的似然函数的封闭形式很难处理，因此采用了贝叶斯框架，并开发了MCMC算法对模型参数进行后验推理。通过一些仿真研究和实际数据集，对我们提出的方法的有限样本性能进行了评估。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62克08 非参数回归和分位数回归
62J05型 线性回归；混合模型
62兰特 功能数据分析

关键词：

功能数据;异常值;正态分布的比例混合;大都会-黑斯廷斯

软件：

锡;WinBUGS公司;Nmmapsdata公司;fda（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{G.Shan}等人，计算。Stat.35，No.4，2077--2092（2020；Zbl 1505.62369）
全文： 内政部

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