变系数分位数回归模型的贝叶斯推断

发布时间：2018-04-27 06:42

  本文选题：变系数分位数模型 + 节点选择　； 参考：《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017年S1期

【摘要】：主要考察一种基于非对称Laplace分布的变系数分位数回归模型,并利用可逆跳的MCMC算法来估计了变系数函数。这种估计方法充分考虑了每一个变系数函数的差异性,允许不同的系数函数有不同的节点个数和位置。本文最后以具有典型性的波士顿房价作为变系数分位数回归的贝叶斯估计的例子,说明了该模型在现实问题中应用的合理性。
[Abstract]:A variable coefficient quantile regression model based on asymmetric Laplace distribution is studied and the variable coefficient function is estimated by using the reversible jump MCMC algorithm. This method fully considers the difference of each variable coefficient function and allows different number and position of nodes in different coefficient function. In the end of this paper, we use the typical Boston house price as an example of Bayesian estimation of variable coefficient quantile regression, and illustrate the rationality of the application of this model in practical problems.
【作者单位】： 中国海洋大学数学科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(11171315)资助~~
【分类号】：O212.8

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本文编号：1809652