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题名部分线性变系数模型的贝叶斯分位数回归
被引量：1
- 1
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作者
李灿
杨建波
李荣
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机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
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出处
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2024年第1期7-13,19,共8页
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基金
贵州省科技计划基金项目(黔科合基础[2017]1083)
贵州省基础研究计划(软科学)(黔科合支[2019]20001)。
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文摘
针对部分线性变系数模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯分位数回归,并基于Gibbs抽样推导出所有未知参数的后验分布,通过数值模拟比较分析了贝叶斯分位数回归与分位数回归参数估计的优劣,结果表明,在均方误差准则下,贝叶斯分位数回归的估计效果更优。最后,通过实例分析说明了所提方法的有效性。
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关键词
部分线性变系数模型
B样条
贝叶斯分位数回归
均方误差
GIBBS抽样
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Keywords
partial linear variable coefficient model
B-spline
Bayesian quantile regression
mean square error
Gibbs sampling
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名部分线性变系数测量误差模型的随机约束估计
被引量：4
- 2
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作者
李腾
苏宇楠
魏传华
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机构
中央民族大学理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第7期21-23,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11301565)
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文摘
文章考虑部分线性变系数模型在线性部分自变量存在测量误差并且参数分量附加有随机约束条件时的估计问题。基于校正profile最小二乘估计和混合估计方法,提出了参数分量的校正profile混合估计,并且给出了所提估计量的渐近性质。利用数值模拟验证了所提估计方法的有效性。
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关键词
部分线性变系数模型
测量误差
Profile最小二乘方法
随机线性约束
混合估计
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Keywords
partial linear variable coefficient model
measurement error
profile least square method
stochastic linear constraint
mixed estimation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名部分线性变系数模型的加权混合几乎无偏岭估计
- 3
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作者
张巍巍
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机构
内蒙古农业大学理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第15期34-37,共4页
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基金
内蒙古农业大学基础学科科研启动基金项目(JC2017002)
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY19045)。
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文摘
文章研究随机线性约束条件下部分线性变系数模型的参数估计问题。为了克服多重共线性,融合Profile最小二乘估计、几乎无偏岭估计和加权混合估计构造了回归模型参数分量新的加权混合几乎无偏岭估计,并在均方误差矩阵准则下给出新估计量优于加权混合估计和几乎无偏岭估计的充要条件,最后通过数值模拟验证了所提出估计量的有限样本性质。
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关键词
部分线性变系数模型
多重共线性
Profile最小二乘方法
几乎无偏岭估计
加权混合估计
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Keywords
partial linear variable coefficient model
multicollinearity
Profile least square method
almost unbiased ridge estimation
weighted mixed estimation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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