为了提高随机误差项服从非对称拉普拉斯分布的一类分位数回归线性模型参数的估计精度,利用二项分布指定非对称拉普拉斯分布的似然函数,采用Gibbs抽样算法对模型进行贝叶斯分位数回归估计,同时对尺度参数是否应该参数化进行了比较。结果表明:合适的先验分布可以提高参数的估计精度;尺度参数进行参数化后比未进行参数化时得到的估计效果更好。
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