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题名左删失数据的双惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法
被引量：2
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作者
舒婷
罗幼喜
胡超竹
李翰芳
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机构
湖北工业大学、理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第5期27-33,共7页
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基金
国家社会科学基金资助项目(17BJY210)
国家自然科学基金青年科学基金项目(11701161)
+1 种基金
湖北省教育厅人文社会科学研究重点项目(20D043)
湖北工业大学博士科研启动项目(BSQD2020103)。
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文摘
在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中,通常包含大量截尾数据,若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型,参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂,造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时,在高维情形下,由于受大量未知随机效应的干扰,固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题,文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法,主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中,构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。
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关键词
删失混合效应模型
Adaptive
Lasso惩罚
Tobit分位回归
Gibbs抽样算法
贝叶斯方法
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Keywords
censored mixed effect model
Adaptive Lasso penalty
Tobit quantile regression
Gibbs sampling algorithm
Bayesian method
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分类号
O212
[理学—概率论与数理统计]
F064.1
[经济管理—政治经济学]
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