稳健学生t回归模型变点估计的Gibbs抽样算法

发布时间：2018-11-18 09:57

【摘要】：文章讨论了用学生t线性回归模型估计回归系数变点位置的稳健Gibbs抽样算法。利用学生t分布的正态尺度混合表示,得到各参数的满条件后验分布,通过对满条件分布抽取样本,得到变点位置及其他参数的贝叶斯估计。模拟显示该算法能有效地估计变点位置,并且当数据呈现重尾现象时,该模型较正态变点模型要稳健。
[Abstract]:This paper discusses a robust Gibbs sampling algorithm for estimating the change point position of regression coefficient by using student t linear regression model. By using the normal scale mixed representation of the student t distribution, the full conditional posterior distribution of each parameter is obtained, and the Bayesian estimation of the change point position and other parameters is obtained by taking samples from the full conditional distribution. Simulation results show that the proposed algorithm can effectively estimate the position of the change point and is more robust than the normal change point model when the data show heavy-tailed phenomenon.
【作者单位】： 山东大学(威海)数学与统计学院;
【基金】：山东大学(威海)青年基金资助项目(1090508430005)
【分类号】：O212.8

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本文编号：2339727