Regresja kwantylowa bayesowska
Regresja kwantylowa bayesowska szacuje pełny rozkład a posteriori współczynników regresji dla dowolnie wybranego kwantyla zmiennej zależnej. Łącząc asymetryczną wiarygodność Laplace’a z rozkładami a priori na współczynniki, dostarcza ona kwantyfikowanych niepewnością estymatorów kwantyli warunkowych — takich jak mediana, 10. czy 90. percentyl — bez zakładania błędów o rozkładzie normalnym.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Quantile Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Bayesowski Model Liniowy UogólnionyStatystyka↔ compare
- Bayesowska wielokrotna regresja liniowaStatystyka↔ compare
- Regresja bayesowska odporna (Bayesian Robust Regression)Statystyka↔ compare
- Bayesowski model TobitaStatystyka↔ compare
- Regresja kwantylowaEkonometria↔ compare
- Regresja kwantylowa odpornaStatystyka↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →