Bayes-féle Kvantilis Regresszió
A Bayes-féle kvantilis regresszió becsli a regressziós együtthatók teljes utólagos eloszlását a kimenet bármely választott kvantilisénél. Az aszimmetrikus Laplace-féle eloszlást, mint valószínűségi függvényt, az együtthatókra vonatkozó elózetes eloszlásokkal kombinálva, a feltételes kvantilisok – mint például a medián, a 10. vagy a 90. percentilis – bizonytalansággal kvantifikált becsléseit nyújtja, anélkül, hogy Gauss-hibákat feltételezne.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Bayes-féle általánosított lineáris modellStatisztika↔ compare
- Bayesian többszörös lineáris regresszióStatisztika↔ compare
- Bayes-féle robusztus regresszióStatisztika↔ compare
- Bayes-féle Tobit-modellStatisztika↔ compare
- Kvantilis regresszióÖkonometria↔ compare
- Robusztus Kvantilis RegresszióStatisztika↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →