报告题目：带有解释变量的分位数自回归模型的贝叶斯推断和变量选择

主讲人：杨凯 副教授 博士生导师                

        长春工业大学数学与统计学院统计系主任

报告时间：2023年03月19日下午13：00-15：00

报告地点：哲理楼139

联 系 人：于卓熙（13610728319） 

报告内容：近年来，贝叶斯变量选择方法得到了越来越多的关注。我们研究了一类具有解释性变量的分位数自回归模型（QAR-X）的贝叶斯推理和变量选择问题。我们介绍了QAR-X模型的三种贝叶斯变量选择方法。通过设置不同的先验，为每种方法设计吉布斯采样算法。数值模拟表明，吉布斯采样算法收敛速度快，贝叶斯变量选择方法可靠。最后给出一个真实例子来分析自行车租赁总量与五个解释变量之间的关系。仿真和数据示例均表明，所提出的方法是可行的、可靠的。