论文摘要
当数据呈现厚尾特征或含有异常值时,基于惩罚最小二乘或似然函数的传统变量选择方法往往表现不佳.本文基于中位数回归和贝叶斯推断方法,研究线性模型的贝叶斯变量选择问题.通过选取回归系数的Spike and Slab先验,利用贝叶斯模型选择理论提出了中位数回归的贝叶斯估计方法,并提出了有效的后验Gibbs抽样程序.大量数值模拟和波士顿房价数据分析充分说明了所提方法的有效性.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡丹青,顾永泉,赵为华
关键词: 中位数回归,贝叶斯变量选择,先验,抽样
来源: 应用概率统计 2019年06期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 南通大学理学院
基金: 国家社会科学基金项目(批准号:15BTJ027)资助
分类号: O212.8
页码: 594-610
总页数: 17
文件大小: 1120K
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