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A Bayesian Significance Test of the Stationarity of Regression Parameters

Dongcheol Kim刊期 1991-09 · 卷 78（3）Biometrika已编入正刊

回归参数稳定性的贝叶斯显著性检验AI 解读

This paper presents a Bayesian significance test for stationarity of a regression equation using the highest posterior density credible set. In addition, a solution to the Behrens-Fisher problem is provided. From a Monte Carlo simulation study, it has been shown that the Bayesian significance test has stronger power than the Cusum and the Cusum of squares tests. The Bayesian significance test may be useful in detecting individual parameter nonstationarity.

宏观 · 结构变化贝叶斯
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A Bayesian significance test of the stationarity of regression parameters

DONGCHEOL KIM刊期 1991 · 卷 78（3）Biometrika已编入正刊

回归参数稳定性的贝叶斯显著性检验AI 解读

This paper presents a Bayesian significance test for stationarity of a regression equation using the highest posterior density credible set. In addition, a solution to the Behrens-Fisher problem is provided. From a Monte Carlo simulation study, it has been shown that the Bayesian significance test has stronger power than the Cusum and the Cusum of squares tests. The Bayesian significance test may be useful in detecting individual parameter nonstationarity.

宏观 · 结构变化贝叶斯
被引 28 次 ↗OpenAlex · 核验
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