【摘要】：文章討論了用學(xué)生t線性回歸模型估計(jì)回歸系數(shù)變點(diǎn)位置的穩(wěn)健Gibbs抽樣算法。利用學(xué)生t分布的正態(tài)尺度混合表示,得到各參數(shù)的滿條件后驗(yàn)分布,通過對(duì)滿條件分布抽取樣本,得到變點(diǎn)位置及其他參數(shù)的貝葉斯估計(jì)。模擬顯示該算法能有效地估計(jì)變點(diǎn)位置,并且當(dāng)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)重尾現(xiàn)象時(shí),該模型較正態(tài)變點(diǎn)模型要穩(wěn)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.
【作者單位】： 山東大學(xué)(威海)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：山東大學(xué)(威海)青年基金資助項(xiàng)目(1090508430005)
【分類號(hào)】：O212.8

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本文編號(hào)：2339727