Regression modelRegression / GLM
ベイズ型 Tobit モデル
ベイズ型 Tobit モデルは、回帰係数と誤差分散に対する完全な事後分布を最大尤度点推定値の代わりに用いることで、Tobin の打ち切り回帰フレームワークを拡張する。データ拡張を伴う Gibbs サンプリングを組み込むことにより、確からしい区間を生成し、少数の打ち切り標本をうまく扱い、効果量に関する事前知識を自然に組み込む。
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出典
- Tobin, J. (1958). Estimation of relationships for limited dependent variables. Econometrica, 26(1), 24–36. DOI: 10.2307/1907382 ↗
- Chib, S. (1992). Bayes inference in the Tobit censored regression model. Journal of Econometrics, 51(1–2), 79–99. DOI: 10.1016/0304-4076(92)90030-U ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Tobit Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/statistics/bayesian-tobit-model
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