基于线性插值的贝叶斯Lasso分位数回归及应用

发布时间：2018-05-06 10:43

  本文选题：贝叶斯lasso + 分位数回归　； 参考：《统计与决策》2017年18期

【摘要】：在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
[Abstract]:In Bayesian Lasso quantile regression, the calculation of sample likelihood function and the sampling of posterior distribution are usually difficult to deal with. To solve this problem, a new algorithm of sampling posterior distribution is designed by using a method of calculating likelihood function based on linear interpolation and combining Laplacian prior distribution. The numerical simulation results show that the method has good adaptability and accuracy of parameter estimation.
【作者单位】： 西安工程大学理学院;
【基金】：陕西省软科学研究项目(2014KRM28-01) 西安市基础教育研究重大招标项目(2015ZB-ZY04) 西安工程大学研究生创新基金资助项目(CX201614)
【分类号】：F224

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本文编号：1851999