Model selection in binary and tobit quantile regression using the Gibbs sampler
A stochastic search variable selection approach is proposed for Bayesian model selection in binary and tobit quantile regression. A simple and efficient Gibbs sampling algorithm was developed for posterior inference using a location-scale mixture representation of the asymmetric Laplace distribution...
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Veröffentlicht in: | Computational statistics & data analysis 2012-04, Vol.56 (4), p.827-839 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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