带有不可忽略缺失数据的部分线性变系数模型的贝叶斯分位数估计

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湖南文理学院学报(自然科学版） ›› 2025, Vol. 37 ›› Issue (4) : 14-25；68.

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摘要

针对带有不可忽略缺失数据部分线性变系数模型的参数估计问题,利用B样条方法逼近非参数部分的未知系数函数,将其转化为对样条系数的估计问题;假设模型误差遵循非对称Laplace分布,可以使用正态–指数混合分布来表示它,从而建立模型的似然函数。此外,当响应变量存在不可忽略缺失数据时,采用Logistic回归模型对缺失数据进行插补;为所有未知参数赋予先验分布,并推导出其条件后验分布,由于条件后验密度函数较复杂,故采用结合Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法的混合算法进行参数抽样,将抽样得到的平均估计值作为参数的后验估计值。最后,通过数值模拟验证了该方法的有效性。