Expectile回归模型的贝叶斯统计推断研究

金娇; 管思晴; 扈灵嫣; 张凯琦; 吕洋

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Expectile回归模型的贝叶斯统计推断研究

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摘要

目前,对于回归模型的主要关注点在于,通过描述响应变量分布更一般的特性,扩展具有可行性的(均值)回归模型。本文将利用expectile函数为基础,在贝叶斯的框架下,假设先验函数为正态分布,非对称广义高斯分布为似然分布,建立贝叶斯expectile回归模型,推导了贝叶斯expectile回归的估计方法。本文利用R语言对模型进行了数据模拟和实证分析,利用Metropolis-Hastings算法对目标后验函数进行抽样,从而得出参数的估计,结果表示贝叶斯expectile回归模型具有一定的可行性和准确性。本文还将贝叶斯expectile回归模型应用于美国人口调查工资数据(Berndt, 1991),对数据进行了回归拟合并计算出置信区间,结果表明,职业、受教育年限等因素对工资存在显著的影响。

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来源
《统计学与应用》 |2021年第5期|P.929-939|共11页
作者
金娇; 管思晴; 扈灵嫣; 张凯琦; 吕洋;
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作者单位

北京工业大学北京;

北京工业大学北京;

北京工业大学北京;

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北京工业大学北京;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中等教育;
关键词
贝叶斯; expectile; 非对称广义高斯分布; Metropolis-Hastings算法; R语言;

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