عناصر مشابهة

Employing the Bayesian Elastic Net in Quantile Regression with an Application

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
المصدر:مجلة القادسية للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة القادسية - كلية الادارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: Almusaedi, Muntadher Hashim Mnati (مؤلف)
مؤلفين آخرين: Flaih, Ahmad Naeem (Co-Author)
المجلد/العدد:مج23, ع3
محكمة:نعم
الدولة:العراق
التاريخ الميلادي:2021
الصفحات:290 - 300
ISSN:1816-9171
رقم MD:1235234
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:English
قواعد المعلومات:EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
LEADER 03615nam a22002417a 4500
001 1984038
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 659862  |a Almusaedi, Muntadher Hashim Mnati  |e Author 
245 |a Employing the Bayesian Elastic Net in Quantile Regression with an Application 
260 |b جامعة القادسية - كلية الادارة والاقتصاد  |c 2021 
300 |a 290 - 300 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a في هذا البحث نستخدم طريقة الشبكة المرنة البايزية في الانحدار الكمي. عادة ما يتم الجمع بين دالتي الجزاء (ريدج ولاسو) لإنتاج طريقة الشبكة المرنة، والتي يتم فيها تقليل تباين المقدرات ويقترب التحيز من القيمة الأصغر. أنتجت المفاضلة بين التحيز والتباين للمقدر نموذج انحدار قابل للتفسير وتعطي مزيدا من دقة التنبؤ. في هذا البحث، اقترحنا نموذجا هرميا بايزيا جديدا للانحدار الكمي من خلال استخدام توزيع مختلط لمعلمة المقياس من التوزيع الطبيعي مع توزيع كاما المبتور (∞،1) الذي اقترحه (Li and Lin, 2010) كتوزيع لابلاس المسبق للمعامل (β). وبناءا على ذلك تم اقتراح خوارزميات أخذ العينات جيبس الجديدة. تم خصم تطبيق البيانات الحقيقية للنموذج المقترح تم إجراء مقارنة مع نموذج الانحدار الكمي الكلاسيكي ونموذج الانحدار الكمي لاسو، نموذجنا قابل للمقارنة ويعطي نتائج أفضل. 
520 |b In this paper we employing the Bayesian elastic net method in quantile regression. The two penalizing (ridge and lasso) function usually combined to produce the elastic net method, in which the variance of the estimators are reduced and the bias approaches the smaller value. The tradeoff between the bias and variance of the estimator produced an interpretable regression model and gives more prediction accuracy. In this paper, we proposed new Bayesian hierarchical model for the quantile regression by utilizing the scale mixture of normal mixing with truncated gamma distribution (1,∞) which proposed by (Li and Lin, 2010) as Laplace prior distribution for the parameter (β). Moreover, Gibbs sampling algorithms are introduced for the posterior distributions. Real data application for the proposed model has been deducted and a comparison has been made with classical quantile regression model, also with lasso quantile regression model. Our model is comparable and gives better results.  
653 |a تحليل البيانات  |a الشبكة المرنة  |a الإحصاء التحليلي  |a الإنحدار الكمي 
692 |a التحليل البايزي  |a الإنحدار الكمي  |a الشبكة المرنة  |a عينة جيبس  |b Bayesian Analysis  |b Quantile Regression  |b Elastic Net  |b Gibbs Sampler 
700 |a Flaih, Ahmad Naeem  |e Co-Author  |9 659864 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 020  |e Al-Qadisiyah Journal for Administrative & Economic Sciences  |f Maǧallaẗ al-qādisiyyaẗ li-l-ʻulūm al-idāriyyaẗ wa-al-iqtiṣādiyyaẗ  |l 003  |m مج23, ع3  |o 0478  |s مجلة القادسية للعلوم الإدارية والاقتصادية  |v 023  |x 1816-9171 
856 |u 0478-023-003-020.pdf 
930 |d n  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1235234  |d 1235234