基于贝叶斯方法的比例数据分位数推断及其应用

发布时间：2018-01-04 14:56

  本文关键词：基于贝叶斯方法的比例数据分位数推断及其应用　出处：《统计与信息论坛》2016年08期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 比例数据 分位数回归 Tobit模型 贝叶斯分析 Gibbs抽样

【摘要】：为了尝试使用贝叶斯方法研究比例数据的分位数回归统计推断问题,首先基于Tobit模型给出了分位数回归建模方法,然后通过选取合适的先验分布得到了贝叶斯层次模型,进而给出了各参数的后验分布并用于Gibbs抽样。数值模拟分析验证了所提出的贝叶斯推断方法对于比例数据分析的有效性。最后,将贝叶斯方法应用于美国加州海洛因吸毒数据,在不同的分位数水平下揭示了吸毒频率的影响因素。
[Abstract]:In order to try to use the Bayesian statistical inference for regression quantile method to study the proportion of data, based on the Tobit model gives a quantile regression modeling method, and then by selecting the appropriate prior distribution by Bayesian hierarchical model, then the parameters given the posterior distribution for Gibbs sampling. Numerical simulation and analysis verify the effectiveness of Bayesian analysis that the proposed method for proportional data. Finally, the Bayesian method is applied to the United States of California heroin use data in different quantile levels under reveals the factors that affect the frequency of drug.

【作者单位】： 南通大学理学院;华东师范大学统计学院;
【基金】：教育部人文社会科学青年基金项目《比例数据的分位数回归建模》(14YJC910007) 国家自然科学基金项目《函数型含指标项半参数回归模型的统计分析》(11571112)
【分类号】：C81;F224
【正文快照】： 一、引言比例数据在很多实际问题中大量存在,如家庭食物消费支出占家庭收入的比例,某种疾病的临床治愈率,公司某项产品的市场占有率,银行到期贷款的按期偿还比例等。对比例数据的回归建模方法已有一些研究,如Peter和Tan基于单纯形分布研究了连续比例数据的回归参数估计问题[1]

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本文编号：1378874