缺失数据假设下的灵活贝叶斯分位数回归分析

• 作者: 付英姿 戴琳 谢正粉
• 来源期刊: 河南科学
• 关键词: 二维光滑 B-样条基函数 广义非对称拉普拉斯分布 缺失数据 贝叶斯分位数回归
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 数学研究与信息科学
• 页码范围: 157-164
• 页数: 8页
• 分类号: O212.8
• 语种: 中文

摘要

考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付英姿	昆明理工大学理学院	12	50	3.0	7.0
2	戴琳	昆明理工大学理学院	45	124	6.0	9.0
3	谢正粉	昆明理工大学理学院	1	0	0.0	0.0