基于贝叶斯复合分位数回归的参数估计及应用

• 作者: 任泰明 王江荣 袁维红 赵睿
• 来源期刊: 工业仪表与自动化装置
• 关键词: 复合分位数回归 贝叶斯回归分析 最小二乘估计 多项式模型 沉降预测
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 科研论坛
• 页码范围: 7-10,48
• 页数: 5页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文

摘要

针对传统最小二乘估计易受异常点干扰及稳健性较差的问题，建立了基于复合分位数回归估计的数据拟合预测模型。为了克服复合分位数回归在估计参数时忽视了参数的不确定性，致使估算出的参数精度不够高的缺点，将贝叶斯分析法与复合分位数回归相结合，提高了参数的估算精度。实证分析表明贝叶斯复合分位数回归估计优于复合分位数回归估计，而复合分位数回归估计优于传统最小二乘估计，值得工程技术人员借鉴。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁维红	兰州石化职业技术学院土木工程系	35	63	3.0	6.0
2	王江荣	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	111	264	7.0	9.0
3	任泰明	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	51	111	5.0	6.0
4	赵睿	兰州石化职业技术学院信息处理与控制工程系	47	70	4.0	5.0