小波变换函数的Matlab代码-功能分位数回归：基于贝叶斯方法的论文研究

简介：
本论文探讨了利用Matlab编写的小波变换函数在分位数回归中的应用，并采用贝叶斯方法进行深入分析，提出了一套创新的数据处理方案。 小波变换函数的MATLAB代码实现了一种标量上的贝叶斯分位数回归方法（Bayesian Functional Quantile Regression, FQR）。此方法适用于具有p个设计矩阵X、响应变量y以及N×T数据集的情况。 该存储库提供了一系列MATLAB脚本，用于实施提出的贝叶斯FQR模型的调整或未调整版本，同时也包括了简单的逐点贝叶斯分位数回归。此外，还提供了R脚本来实现基于引导程序的方法，并与所提出模型进行比较。所有论文中的数字都可以通过提供的代码来复制；这些代码还可以根据预处理的质谱数据对块效应进行校正并生成模拟数据集。 文件结构如下： - 子文件夹“BayesianFQR/”包含一组MATLAB脚本，用于实现贝叶斯FQR模型。这通过使用离散小波变换（DWT）来处理回归系数函数，并为小波系数引入了马蹄形先验。 - 子文件夹“BayesianFQR_corrected_likelihood/”同样提供了一组MATLAB脚本，但这些脚本实现了调整后的贝叶斯FQR模型。该版本使用离散小波变换（DWT）和三明治似然校正来处理回归系数函数的小波系数。 - 子文件夹“BayesianQR/”则包含一组MATLAB脚本，用于执行非对称拉的逐点贝叶斯分位数回归。