I detta dokument föreslås två Bayesianska metoder för att beräkna den icke-parametriska monotona funktionen. Den första metoden använder en hierarkisk Bayes ram och en karakterisering av smidiga monotona funktioner som ges av Ramsay (1998) som tillåter okonstruerad uppskattning. I det andra tillvägagångssättet används en Bayesiansk regressionssplinemodell (Smith och Kohn, 1996) med en blandning av begränsade normalvärden som föregångare för regressionskoefficienterna för att säkerställa monotoniciteten i den resulterande funktionsberäkningen. De små provegenskaperna hos de två funktionsskattningarna inom en rad olika funktioner tillhandahålls via simulering och jämförs med befintliga metoder. Ett exempel ges med ekonomiska efterfrågefunktioner som illustrerar tillämpningen av den begränsade regressionssplineskattningen i samband med en flergradig regressionsmodell där två funktioner begränsas till att vara monotona.
I REF utvecklas ett Bayesianskt tillvägagångssätt för att uppskatta icke-parametriska monotonfunktioner med hjälp av begränsade splines.
A Bayesian approach to nonparametric monotone function estimation
{'venue': 'Journal of the Royal Statistical Society, Series B', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}