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貝氏分量迴歸模型
每個人都喜歡條件期望的好模型；但在許多應用中，對中位數或其他分位數進行建模更有意義。透過使用Stata指令qreg實現的分量迴歸模型，可以使用迴歸變數的線性組合來解釋應變數的分位數。
Yu and Moyeed (2001) 提出貝氏等價表述，使用不對稱Laplace分配作為概似函數；貝氏分量迴歸模型使用此概似函數與模型參數的事前資訊，並傳回這些參數的完整事後分配。
在StataNow中，只需在指令qreg加上前置指令bayes即可執行貝氏分量迴歸模型；更複雜的模型，例如加上隨機截距或同時對多個分位數建模，可以使用指令bayesmh。
來源：Bayesian quantile regression
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