周，费;任杰;马、双葛;吴岑 贝叶斯正则化分位数变系数模型。 （英语） Zbl 07737942号 计算。统计数据分析。 187，文章ID 107808，32 p.（2023）. 小结：分位数变系数（VC）模型可以灵活地捕捉回归系数的动态模式。此外，由于分位数检查损失函数，它对响应变量的异常值和重尾分布具有鲁棒性，并且可以通过探索响应变量的条件分位数来提供更全面的建模画面。虽然已经进行了广泛的研究来检验高维分位数变系数模型的变量选择，但贝叶斯分析很少发展。提出了贝叶斯正则分位数变系数模型，以在适应效应修正器和预测器之间的非线性相互作用的同时，结合对数据异质性的鲁棒性。通过贝叶斯变量选择可以实现重要变系数的选择。通过引入精确的稀疏性，合并多元尖峰和单峰先验进一步提高了性能。推导了吉布斯采样器，通过马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）对稀疏贝叶斯分位数VC模型进行有效的后验推断。在特定分位数水平和多重重尾模型误差下的仿真中，系统地研究了所提出模型在选择和估计精度方面相对于备选方案的优点。在案例研究中，所提出的模型导致使用NHS数据在非线性基因-环境相互作用研究中识别生物敏感标记。 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 关键词：贝叶斯变量选择;分位数回归;马尔科夫蒙特卡洛;稳健性;变系数模型 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛F.Zhou｝等人，计算机。统计数据分析。187，文章ID 107808，32页（2023；Zbl 07737942） 全文： 内政部 arXiv公司