经典非参数回归模型和贝叶斯非参数分位数回归模型的比较

摘要：

文章基于贝叶斯法对非参数函数进行分位数处理,研究函数在每个分位点的基本特征,构建了一种新的基于贝叶斯法的非参数分位数回归模型,并与传统非参数回归模型进行算例比较.新模型具有以下优点:第一,分位点差异性.该模型有别于传统的非参数模型,可以对每个分位点的差异进行分析.第二,高效性.基于贝叶斯的基本方法对非参数函数进行分位数拓展研究,可以大大提高运算效率.第三,可靠性.Gibbs抽样校准结果较为理想、蒙特卡洛模拟的精度较高.

关键词：非参数回归模型、分位数、Gibbs抽样算法、联合密度函数

所属期刊栏目：34

分类号：O21(概率论与数理统计)

资助基金：国家社会科学基金青年项目17CJL035

在线出版日期：2018-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：34-39