纵向数据的贝叶斯单指标Expectile回归分析方法

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纵向数据是医学、经济学、社会学中常见的数据类型,其本质特点在于重复观测之间是相关的,刻画数据分布的尾部特征是研究者关心的问题。为此,本文提出纵向数据的单指标expectile回归模型。我们采用完全贝叶斯的方法去拟合模型,假定随机误差项服从不对称正态分布提供了贝叶斯推断的机制。纵向数据的组内相关性通过引入随机效应来刻画。自由节点的B样条用于估计单指标模型中的未知连接函数,这种方法的插值节点个数和位置是不断变化的。插值节点的变化导致了模型参数维数的变化,为了从变维数的模型中抽样,我们设计了一个有效的可逆跳转马尔可夫链蒙特卡洛算法来抽取目标后验分布的样本。模拟研究和实际数据的分析证实了方法的有效性,同时还比较了expectile回归和分位数回归各自的优缺点。
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