Computational codes for a class of Bayesian finite mixture quantile regression models for bounded responses in R using NIMBLE
Abstract
Estes dados são referentes a rotinas em R que implementam uma classe de modelos de regressão quantílica baseados em misturas finitas para respostas limitadas, desenvolvidos sob uma abordagem Bayesiana utilizando o pacote NIMBLE. Os códigos implementam computacionalmente os métodos propostos na tese intitulada “Finite Mixture–Based Quantile Regression Models for Bounded Responses”, incluindo os procedimentos de estimação, seleção de modelos e análise de diagnóstico derivados da formulação teórica apresentada no trabalho. As implementações correspondem às extensões da classe de modelos desenvolvida na tese, abrangendo desde misturas com duas subpopulações até misturas com K componentes, bem como versões com efeitos aleatórios, mantendo o foco em um contexto Bayesiano. Os códigos estão organizados em três repositórios públicos: https://github.com/aureaflg/mixUGG.git https://github.com/aureaflg/FmixUGG.git https://github.com/aureaflg/mixed_FmixUGG.git
Fields of Study & Subjects
Bayesian Methods and Mixture Models
Statistical Methods and Bayesian Inference
Statistical Distribution Estimation and Applications
Publication details
- Journal / source
- University of Campinas
- Publication date
- 5 February 2026
- Document type
- Dataset