In this paper we consider Bayesian

In this paper we consider Bayesian estimation of restricted conditional moment models with the linear regression as a particular example. A common practice in the Bayesian literature for linear regression and other semi-parametric models is to use flexible families of distributions for the errors and to assume that the errors are independent from covariates. However, a model with flexible covariate dependent error distributions should be preferred for the following reason. Assuming that the error distribution is independent of predictors might lead to inconsistent estimation of the parameters of interest when errors and covariates are dependent. To address this issue, we develop a Bayesian regression model with a parametric mean function defined by a conditional moment condition and flexible predictor dependent error densities. Sufficient conditions to achieve posterior consistency of the regression parameters and conditional error densities are provided. In experiments, the proposed method compares favorably with classical and alternative Bayesian estimation methods for the estimation of the regression coefficients and conditional densities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ เราพิจารณาทฤษฎีการประเมินรุ่นแบบมีเงื่อนไขเวลาจำกัดกับการถดถอยเชิงเส้นเป็นอย่างใด ปฏิบัติทั่วไปในวรรณกรรมทฤษฎีการถดถอยเชิงเส้นและรุ่นอื่น ๆ กึ่งพาราเมตริกจะใช้ครอบครัวมีความยืดหยุ่นของการกระจายสำหรับข้อผิดพลาด และ ให้ถือว่าข้อผิดพลาดอิสระจาก covariates อย่างไรก็ตาม แบบจำลองกับ covariate ยืดหยุ่นข้อผิดพลาดขึ้นกับการกระจายควรที่ต้องการเนื่องจากสาเหตุต่อไปนี้ สมมติว่าการแจกแจงข้อผิดพลาดเป็นอิสระ predictors อาจทำให้การประเมินไม่สอดคล้องกันของพารามิเตอร์ที่น่าสนใจเมื่อข้อผิดพลาดและ covariates ขึ้น ปัญหานี้ เราพัฒนาแบบจำลองถดถอยทฤษฎี ด้วยฟังก์ชันหมายถึงพาราเมตริกที่ถูกกำหนด โดยเงื่อนไขช่วงเวลาตามเงื่อนไขและจำนวนประตูที่มีความยืดหยุ่นข้อผิดพลาดขึ้นอยู่กับความหนาแน่น มีเงื่อนไขเพียงพอเพื่อให้บรรลุความสอดคล้องหลังของพารามิเตอร์การถดถอยและความหนาแน่นตามเงื่อนไขข้อผิดพลาด ในการทดลอง วิธีการนำเสนอเปรียบเทียบพ้องต้องกันกับคลาสสิก และทางทฤษฎีวิธีการประมาณค่าสำหรับประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยและความหนาแน่นตามเงื่อนไขต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้เราจะพิจารณาการประมาณค่าแบบเบย์ของรูปแบบที่มีเงื่อนไข จำกัด ช่วงเวลาที่มีการถดถอยเชิงเส้นเป็นตัวอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปฏิบัติร่วมกันในวรรณคดีเบย์สำหรับการถดถอยเชิงเส้นและรูปแบบกึ่งตัวแปรอื่น ๆ คือการใช้ครอบครัวที่มีความยืดหยุ่นของการกระจายสำหรับข้อผิดพลาดและการที่จะสรุปว่าข้อผิดพลาดมีความเป็นอิสระจากตัวแปร อย่างไรก็ตามรูปแบบที่มีความยืดหยุ่นตัวแปรร่วมแจกแจงข้อผิดพลาดขึ้นควรเป็นที่ต้องการด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้ สมมติว่าการกระจายความผิดพลาดเป็นอิสระจากการพยากรณ์อาจนำไปสู่​​การประมาณค่าที่ไม่สอดคล้องกันของพารามิเตอร์ที่น่าสนใจเมื่อข้อผิดพลาดและจะขึ้นอยู่กับตัวแปร เพื่อแก้ไขปัญหานี้เราพัฒนารูปแบบการถดถอยแบบเบย์ที่มีฟังก์ชั่นหมายถึงตัวแปรที่กำหนดโดยสภาพเงื่อนไขและช่วงเวลาที่มีความยืดหยุ่นทำนายขึ้นอยู่กับความหนาแน่นของข้อผิดพลาด เงื่อนไขที่เพียงพอเพื่อให้เกิดความสอดคล้องหลังของพารามิเตอร์การถดถอยและความหนาแน่นเงื่อนไขข้อผิดพลาดที่มีให้ ในการทดลองวิธีการเสนอเปรียบเทียบกับวิธีการประเมินแบบเบย์คลาสสิกและทางเลือกสำหรับการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยและความหนาแน่นเงื่อนไข

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้เราพิจารณาประมาณคชกรรมแบบจำกัดเงื่อนไขในขณะที่มีการถดถอยเชิงเส้นเป็นตัวอย่างที่เฉพาะเจาะจง การปฏิบัติทั่วไปในวรรณกรรมแบบเบส์สำหรับการถดถอยเชิงเส้นและแบบกึ่งพารามิเตอร์ที่จะใช้ครอบครัวยืดหยุ่นของการแจกแจงสำหรับข้อผิดพลาดและสันนิษฐานว่า ข้อผิดพลาดที่เป็นอิสระจากความรู้ . อย่างไรก็ตามแบบจำลองที่มีความยืดหยุ่นร่วมขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดการแจกแจงน่าจะชอบด้วยเหตุผลดังต่อไปนี้ สมมติว่ากระจายข้อผิดพลาดคือตัวแปรอิสระ อาจนำไปสู่การไม่สอดคล้องกันของค่าพารามิเตอร์ของดอกเบี้ยเมื่อข้อผิดพลาดและความรู้จะขึ้นอยู่กับ เพื่อแก้ไขปัญหานี้เราพัฒนารูปแบบการถดถอยแบบเบส์กับพาราหมายถึงฟังก์ชันที่กำหนดโดยเงื่อนไขเงื่อนไขเวลา และยืดหยุ่นตัวขึ้นอยู่กับข้อผิดพลาดมีความหนาแน่น เงื่อนไขเพียงพอเพื่อให้บรรลุความสอดคล้องกันของการถดถอยและค่าความหนาแน่นแบบมีเงื่อนไขข้อผิดพลาดให้ ในการทดลองวิธีการเปรียบเทียบกับวิธีประมาณแบบคลาสสิคและทางเลือกการประมาณค่าของสัมประสิทธิ์ถดถอย และมีเงื่อนไข