本文選題：貝葉斯lasso + 分位數(shù)回歸��； 參考：《統(tǒng)計與決策》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)的計算和后驗分布的抽樣通常難以處理。針對這一問題,文章采用一種基于線性插值的似然函數(shù)計算方法,并結合拉普拉斯先驗分布,設計出一種新的對后驗分布進行抽樣的算法。數(shù)值模擬結果表明了該方法具有較好的適應性和參數(shù)估計準確性。
[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】： 西安工程大學理學院;
【基金】：陜西省軟科學研究項目(2014KRM28-01) 西安市基礎教育研究重大招標項目(2015ZB-ZY04) 西安工程大學研究生創(chuàng)新基金資助項目(CX201614)
【分類號】：F224

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本文編號：1851999