双重部分函数型回归模型的贝叶斯估计

摘要：

经典的函数型回归模型一般假设模型误差具有等方差性,而在经济学、社会科学等领域会经常遇到数据具有异方差的情形.因此,针对异方差函数型数据,基于方差建模的思想提出了双重部分函数型回归模型,其中方差参数也用函数型协变量进行建模.另外,运用Karhunen-Loève表示定理来逼近函数型系数的思想,以及应用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的混合MCMC算法来同时获得均值模型和方差模型中未知参数和函数型系数的贝叶斯估计.最后,通过模拟研究和实际数据分析表明所提出的贝叶斯估计方法是可行有效的.

关键词：双重函数型回归模型、函数型主成分分析、Gibbs抽样、Metropolis-Hastings算法、贝叶斯估计

所属期刊栏目：47

分类号：O212.8(概率论与数理统计)

资助基金：浙江省高校重大人文社科攻关计划项目2018QN037

在线出版日期：2022-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：215-224