论文摘要
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.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 田玉柱,王立勇,武新乾,田茂再
关键词: 复合反对称分布,马尔可夫链蒙特卡洛算法,分位回归,抽样,分层模型,后验推断
来源: 应用概率统计 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 中央财经大学统计与数学学院,河南科技大学数学与统计学院,中国人民大学应用统计科学研究中心
基金: partly supported by the China Postdoctoral Science Foundation(Grant No.2017M610156),the National Natural Science Foundation of China(Grant No.11501167),the Young Academic Leaders Project of Henan University of Science and Technology(Grant No.13490008)
分类号: O212.2
页码: 178-192
总页数: 15
文件大小: 786K
下载量: 108
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