基于删失中位数回归的贝叶斯经验似然

来源 :东北师大学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：pizaiyang

【摘要】

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将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避

【作者】

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袁晓惠王岳王纯杰

【机构】

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长春工业大学数学与统计学院

【出处】

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东北师大学报:自然科学版

【发表日期】

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2020年1期

【关键词】

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删失中位数回归贝叶斯经验似然 M-H算法 censored median regressionBayesian empirical likelihoodM-H

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(11671054,11571051).

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将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然与LAD和经验似然在有限样本下的表现,结果展示出贝叶斯经验似然优于LAD估计和经验似然.

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