【摘 要】
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自从Koenker&Bassett的重要论文于1978年发表以后,分位数回归已经被广泛应用到线性和非线性模型的分析中.和传统的均值模型相比,分位数模型可以更详细地描述变量的统计分布.
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自从Koenker&Bassett的重要论文于1978年发表以后,分位数回归已经被广泛应用到线性和非线性模型的分析中.和传统的均值模型相比,分位数模型可以更详细地描述变量的统计分布.在实际中,当存在很多个解释变量时就很有必要选择一些重要的变量以提高估计的精度.基于随机寻找变量选择方法和非对称拉普拉斯分布的混合表示,本文首先在线性模型中提出了一个简单有效的吉布斯算法进行贝叶斯变量选择.其次将其推广到具有潜在反应变量的模型中,具体的是两值和tobit分位数模型中.进一步,基于狄利克雷混合模型,本文考虑了单指标分位数模型中的贝叶斯变量选择问题,其中连接函数用截断线性样条进行构建,误差项分布由非参数狄利克雷混合模型近似,利用吉布斯抽样和MH算法进行后验推断.对于上述方法本文做了大量的数值模拟研究,结果表明提出的方法在不同的模型下均能有效的识别出真实的模型,最后将方法应用到一些实际数据中.
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