本文關(guān)鍵詞：基于貝葉斯方法的比例數(shù)據(jù)分位數(shù)推斷及其應(yīng)用　出處：《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2016年08期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 比例數(shù)據(jù) 分位數(shù)回歸 Tobit模型 貝葉斯分析 Gibbs抽樣

【摘要】：為了嘗試使用貝葉斯方法研究比例數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸統(tǒng)計(jì)推斷問(wèn)題,首先基于Tobit模型給出了分位數(shù)回歸建模方法,然后通過(guò)選取合適的先驗(yàn)分布得到了貝葉斯層次模型,進(jìn)而給出了各參數(shù)的后驗(yàn)分布并用于Gibbs抽樣。數(shù)值模擬分析驗(yàn)證了所提出的貝葉斯推斷方法對(duì)于比例數(shù)據(jù)分析的有效性。最后,將貝葉斯方法應(yīng)用于美國(guó)加州海洛因吸毒數(shù)據(jù),在不同的分位數(shù)水平下揭示了吸毒頻率的影響因素。
[Abstract]:In order to try to use the Bayesian statistical inference for regression quantile method to study the proportion of data, based on the Tobit model gives a quantile regression modeling method, and then by selecting the appropriate prior distribution by Bayesian hierarchical model, then the parameters given the posterior distribution for Gibbs sampling. Numerical simulation and analysis verify the effectiveness of Bayesian analysis that the proposed method for proportional data. Finally, the Bayesian method is applied to the United States of California heroin use data in different quantile levels under reveals the factors that affect the frequency of drug.

【作者單位】： 南通大學(xué)理學(xué)院;華東師范大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)青年基金項(xiàng)目《比例數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸建模》(14YJC910007) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目《函數(shù)型含指標(biāo)項(xiàng)半?yún)?shù)回歸模型的統(tǒng)計(jì)分析》(11571112)
【分類(lèi)號(hào)】：C81;F224
【正文快照】： 一、引言比例數(shù)據(jù)在很多實(shí)際問(wèn)題中大量存在,如家庭食物消費(fèi)支出占家庭收入的比例,某種疾病的臨床治愈率,公司某項(xiàng)產(chǎn)品的市場(chǎng)占有率,銀行到期貸款的按期償還比例等。對(duì)比例數(shù)據(jù)的回歸建模方法已有一些研究,如Peter和Tan基于單純形分布研究了連續(xù)比例數(shù)據(jù)的回歸參數(shù)估計(jì)問(wèn)題[1]

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 施錫銓,范正綺;抽樣調(diào)查中分位數(shù)估計(jì)及誤差[J];統(tǒng)計(jì)研究;1993年05期

2 何爾雅,彭錦;統(tǒng)計(jì)分位數(shù)的一些性質(zhì)[J];黃岡師范學(xué)院學(xué)報(bào);2002年06期

3 焦振勇;李霄;;三分位數(shù)的意義及計(jì)算[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2006年04期

4 葛玉好;趙媛媛;;城鎮(zhèn)居民收入不平等的原因探析——分位數(shù)分解方法的視角[J];中國(guó)人口科學(xué);2010年S1期

5 李雅楠;廖利兵;;城鎮(zhèn)居民性別收入差距及其演變:1991~2009[J];人口與經(jīng)濟(jì);2014年02期

6 葛玉好;;工資分布的性別差異:分位數(shù)分解方法[J];上海經(jīng)濟(jì)研究;2007年04期

7 黃永興;徐鵬;;基于非條件分位數(shù)估計(jì)法的中國(guó)文化產(chǎn)業(yè)效率研究[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2012年11期

8 吳慶波;李再興;景平;;一元Cauchy分布族中兩參數(shù)的分位數(shù)估計(jì)及其性質(zhì)[J];廊坊師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年01期

9 楊維珍;陳波;李劍君;;區(qū)間約束數(shù)據(jù)條件分位數(shù)估計(jì)的大樣本性質(zhì)[J];凱里學(xué)院學(xué)報(bào);2010年03期

10 鄭炳鶴;;如何區(qū)分位數(shù)、數(shù)位和數(shù)字的概念[J];良師;2002年23期

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前2條

1 廣發(fā)期貨 謝貞聯(lián);IF1005期現(xiàn)價(jià)差波動(dòng)規(guī)律的啟示[N];期貨日?qǐng)?bào);2010年

2 李莉;2009年金屬鋁價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)[N];中國(guó)有色金屬報(bào);2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

1 陳雄強(qiáng);分位數(shù)自回歸模型理論與應(yīng)用研究[D];南開(kāi)大學(xué);2013年

2 黃初;幾類(lèi)新型相依條件下隨機(jī)變量的極限定理[D];浙江大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 梅云龍;刪失數(shù)據(jù)的條件高分位數(shù)估計(jì)[D];大連理工大學(xué);2015年

2 朱玲;貝葉斯分位數(shù)自回歸方法的研究及在香港恒生指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度上的應(yīng)用[D];南京財(cái)經(jīng)大學(xué);2014年

3 蔡際盼;WOD樣本下分位數(shù)和密度函數(shù)估計(jì)的強(qiáng)相合性[D];廣西師范學(xué)院;2015年

4 葛悠美;線性測(cè)量誤差模型中復(fù)合分位數(shù)估計(jì)的隨機(jī)加權(quán)方法[D];東華大學(xué);2016年

5 李麗鳳;PA樣本下含附加信息時(shí)分位數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷[D];廣西師范大學(xué);2015年

6 代繼府;基于分位數(shù)決策理論的資產(chǎn)定價(jià)研究[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

7 姚春;分位數(shù)估計(jì)量的性質(zhì)及應(yīng)用[D];武漢科技大學(xué);2014年

8 付月;基于MM算法的分位數(shù)計(jì)算方法[D];延邊大學(xué);2010年

9 關(guān)全文;Φ-混合樣本下有限個(gè)分位數(shù)的聯(lián)合置信域[D];浙江師范大學(xué);2014年

10 陳靈昕;平穩(wěn)遍歷函數(shù)型數(shù)據(jù)條件分位數(shù)估計(jì)的漸近性質(zhì)研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：1378874