ScholarGate
Асистент
Regression modelRegression / GLM

Байесовска квантилна регресия

Байесовската квантилна регресия оценява пълното апостериорно разпределение на регресионните коефициенти при всяка избрана квантилна стойност на зависимата променлива. Чрез комбиниране на асиметричната Лапласова функция на правдоподобие с априорни разпределения за коефициентите, тя предоставя оценки на условните квантили — като медианата, 10-ия или 90-ия персентил — с количествено определена несигурност, без да се предполагат Гаусови грешки.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Източници

  1. Kozumi, H., & Kobayashi, G. (2011). Gibbs sampling methods for Bayesian quantile regression. Journal of Statistical Computation and Simulation, 81(11), 1565–1578. DOI: 10.1080/00949655.2010.496117
  2. Yu, K., & Zhang, J. (2005). A three-parameter asymmetric Laplace distribution and its extension. Communications in Statistics – Theory and Methods, 34(9–10), 1867–1879. DOI: 10.1080/03610920500199018

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/bayesian-quantile-regression

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Цитиран в

ScholarGateBayesian Quantile Regression (Bayesian Quantile Regression). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/bayesian-quantile-regression · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026