针对家庭商业健康保险参保比例在[0,1]闭区间上取值的特点，该工作基于Tobit模型给出了比例响应数据的贝叶斯分位数回归建模方法。通过引入回归系数的“Spike-and-slab”先验分布，应用EM算法提出了基于门限规则的贝叶斯变量选择方法。大量数值模拟研究验证了所提的贝叶斯变量选择方法的有效性，且具有易操作、计算量小等优点。最后，作者还将此方法应用到家庭商业健康保险数据的实证分析，研究不同分位数水平下家庭健康保险参保比例的影响因素，得到了许多有意义的研究结果。
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DOI：10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.0291