手法証拠記録
Bayesian Quantile Regression
Bayesian Quantile Regression estimates the full posterior distribution of regression coefficients at any chosen quantile of the outcome. By combining the asymmetric Laplace likelihood with prior distributions over the coefficients, it delivers uncertainty-quantified estimates of conditional quantiles — such as the median, the 10th, or the 90th percentile — without assuming Gaussian errors.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
Bayesian Quantile Regression
分類的手法記録 · regression-model / statistics
- 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
キュレーションされた主張
主張は証拠台帳に永続化され、それぞれが独自の評価を持っています。
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関連手法
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