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在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出一种新的对后验分布进行抽样的算法。数值模拟结果表明了该方法具有较好的适应性和参数估计准确性。
基于线性插值的贝叶斯Lasso分位数回归及应用
【摘 要】
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在贝叶斯Lasso分位数回归中,样本似然函数的计算和后验分布的抽样通常难以处理。针对这一问题,文章采用一种基于线性插值的似然函数计算方法,并结合拉普拉斯先验分布,设计出
【机 构】
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西安工程大学理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2017年18期
【基金项目】
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陕西省软科学研究项目(2014KRM28-01);西安市基础教育研究重大招标项目(2015ZB-ZY04);西安工程大学研究生创新基金资助项目(CX201614)
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