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贝叶斯复合分位回归的Gibbs抽样算法(英文) 被引量:3
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作者 田玉柱 王立勇 +1 位作者 武新乾 田茂再 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2019年第2期178-192,共15页
大多数基于传统均值回归的建模方法都对非正态误差表现出不稳健的估计结果.和传统均值回归相比,复合分位回归(CQR)可以产生稳健的估计.基于一个复合反对称Laplace分布(CALD),我们建立了加权复合分位回归(WCQR)的贝叶斯分层模型.Gibbs抽... 大多数基于传统均值回归的建模方法都对非正态误差表现出不稳健的估计结果.和传统均值回归相比,复合分位回归(CQR)可以产生稳健的估计.基于一个复合反对称Laplace分布(CALD),我们建立了加权复合分位回归(WCQR)的贝叶斯分层模型.Gibbs抽样算法被发展用于WCQR的后验推断.最后,我们提供了一些模拟研究和一个实际数据分析来验证所提方法. 展开更多
关键词 复合反对laplace分布(cald) 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法 分位回归 GIBBS抽样 分层模型 后验推断
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