發(fā)布時(shí)間：2018-05-06 10:43

  本文選題：貝葉斯lasso + 分位數(shù)回歸��； 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年18期

【摘要】：在貝葉斯Lasso分位數(shù)回歸中,樣本似然函數(shù)的計(jì)算和后驗(yàn)分布的抽樣通常難以處理。針對(duì)這一問題,文章采用一種基于線性插值的似然函數(shù)計(jì)算方法,并結(jié)合拉普拉斯先驗(yàn)分布,設(shè)計(jì)出一種新的對(duì)后驗(yàn)分布進(jìn)行抽樣的算法。數(shù)值模擬結(jié)果表明了該方法具有較好的適應(yīng)性和參數(shù)估計(jì)準(zhǔn)確性。
[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.
【作者單位】： 西安工程大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：陜西省軟科學(xué)研究項(xiàng)目(2014KRM28-01) 西安市基礎(chǔ)教育研究重大招標(biāo)項(xiàng)目(2015ZB-ZY04) 西安工程大學(xué)研究生創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(CX201614)
【分類號(hào)】：F224

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本文編號(hào)：1851999