Institutional Repository of School of Statistics
| 高维单变点分位回归的贝叶斯分析 | |
慕娟
| |
| 2020-04-08 | |
| 发表期刊 | 价值工程
 |
| 期号 | 10页码:268-270 |
| 摘要 | 随着计算机技术的不断发展,越来越多的高维数据产生,且在许多应用中,所调查的数据集显示的是异方差的状态。另一方面,模型中存在异常值可能会导致最小二乘估计量产生较大误差,特别是当误差不是高斯分布且分布尾部足够大时,不清楚变点前后两个时刻误差发生的变化,这时更适合考虑分位数回归。因此尝试利用贝叶斯方法建立贝叶斯单变点分层分位回归模型。利用shrinkage和diffusion先验,我们对变点进行了充分的后验推断,通过高效的Gibbs取样,同时得到了每段变量选择的后验概率。使用该方法,在计算上更加便捷有效。 |
| 关键词 | 高维数据 分位回归 贝叶斯方法 |
| DOI | 10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2020.10.106 |
| URL | 查看原文 |
| ISSN | 1006-4311 |
| 语种 | 中文 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/10200 |
| 专题 | 统计与数据科学学院 |
| 作者单位 | 兰州财经大学统计学院 |
| 第一作者单位 | 统计与数据科学学院 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 慕娟. 高维单变点分位回归的贝叶斯分析[J]. 价值工程,2020(10):268-270. |
| APA | 慕娟.(2020).高维单变点分位回归的贝叶斯分析.价值工程(10),268-270. |
| MLA | 慕娟."高维单变点分位回归的贝叶斯分析".价值工程 .10(2020):268-270. |
| 条目包含的文件 | ||||||
| 文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
| 28973.caj（1226KB） | 期刊论文 | 出版稿 | 暂不开放 | CC BY-NC-SA | 请求全文 | |
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