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基于删失中位数回归的贝叶斯经验似然
作者姓名:
王岳
王纯杰
袁晓惠
摘 要:
将经验似然纳入贝叶斯框架,在删失中位数回归模型下提出了模型参数的贝叶斯经验似然估计,证明了模型参数的后验分布是渐近正态的.运用M-H算法得到了点估计以及置信域,可以避免直接优化经验似然的繁重任务.模拟研究比较了贝叶斯经验似然与LAD和经验似然在有限样本下的表现,结果展示出贝叶斯经验似然优于LAD估计和经验似然.
关 键 词:
删失中位数回归
贝叶斯经验似然
M-H算法
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