Bayesian Quantile-on-Quantile Regression
Bayesian Quantile-on-Quantile (BQQ) Regression extends the Sim-Zhou quantile-on-quantile framework by replacing frequentist local linear estimation with Bayesian posterior inference. For each pair of quantiles (theta of the outcome, tau of the predictor), the method yields a full posterior distribution over the slope, enabling uncertainty quantification across the entire bivariate quantile surface — a key advantage when sample sizes are moderate and tail quantiles are sparse.
स्रोत रिकॉर्ड
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- Sim, N., & Zhou, H. (2015). Oil prices, US stock return, and the dependence between their quantiles. Journal of Banking and Finance, 55, 1–8. · DOI 10.1016/j.jbankfin.2015.01.013
- Yu, K., & Moyeed, R. A. (2001). Bayesian quantile regression. Statistics and Probability Letters, 54(4), 437–447. · DOI 10.1016/S0167-7152(01)00124-9
क्यूरेटेड दावे
साक्ष्य लेज़र में दावे बने हुए हैं, प्रत्येक का अपना मूल्यांकन है।
जब लेज़र में कोई दावा नहीं होता है तो यह दृश्य दावा मूल्यांकन का आविष्कार नहीं करता है।
संबंधित विधियाँ
विधि ग्राफ़ से उत्पन्न और मशीन-अनुशंसित संबंध के रूप में दिखाए गए हैं — किसी भी साक्ष्य दावे का अनुमान नहीं लगाया गया है।