典型文献
比例数据基于Tobit分位数回归模型的贝叶斯变量选择
文献摘要：
针对家庭商业健康保险参保比例在[0,1]闭区间上取值的特点,本文基于Tobit模型给出了比例响应数据的贝叶斯分位数回归建模方法.通过引入回归系数的"Spike—and—slab"先验分布,应用EM算法我们提出了基于门限规则的贝叶斯变量选择方法.大量数值模拟研究验证了所提的贝叶斯变量选择方法的有效性,且具有易操作、计算量小等优点.最后,将此方法应用到家庭商业健康保险数据的实证分析,研究不同分位数水平下家庭健康保险参保比例的影响因素,得到了许多有意义的研究结果.
文献关键词：
比例数据;Tobit分位数回归;贝叶斯变量选择;"Spike-and-Slab"先验;EM算法
中图分类号：
作者姓名：
赵为华;王玲;程喆;张日权
作者机构：
南通大学理学院,江苏南通 226019;华东师范大学统计学院,上海 200241
文献出处：
引用格式：
[1]赵为华;王玲;程喆;张日权-.比例数据基于Tobit分位数回归模型的贝叶斯变量选择)[J].中国管理科学,2022(04):63-73
A类：
B类：
比例数据,Tobit,分位数回归模型,贝叶斯变量选择,商业健康保险,参保,响应数据,回归建模,回归系数,Spike,slab,先验分布,EM,门限,选择方法,数值模拟研究,计算量,下家,家庭健康,Slab
AB值：
0.291911
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