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巴尔戈宾·南德拉姆;崔在元

非参数贝叶斯分析在不可忽视的非响应下的小面积比例。 （英语） Zbl 1062.62088号

J.非参数统计。 16，第6号，821-839（2004）.
小结：在小面积估算中，标准做法是假设面积效应是可交换的。这是通过假设面积效应具有共同的参数分布而得到的，贝叶斯方法很有吸引力。Dirichlet过程先验（DPP）用于提供此方法的非参数版本。DPP很有用，因为它使程序更健壮，而贝叶斯方法有助于减少不可忽略的无响应模型中突出的不可识别性的影响。
使用DPP，我们开发了一种贝叶斯方法，用于分析来自许多小区域的不可忽视的无响应二进制数据，并且对于每个区域，我们估计具有特定特征的个体的比例。我们的DPP模型以基准模型为中心，即标准参数模型。我们使用马尔可夫链蒙特卡罗方法来拟合DPP模型和基线模型，并使用国家犯罪调查中十个领域的受害数据来说明我们的方法。我们的比较表明，在分析这些数据时，使用非参数DPP模型比使用参数基线模型更好。

引用于三文件

MSC公司：

62G99型 非参数推理
62第25页 统计学在社会科学中的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

Dirichlet过程优先;互换性;可识别性;网格吉布斯采样器;选择模型;全国犯罪调查
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Nandram}和\textit{J.W.Choi}，J.非参数统计16，No.6，821--839（2004；Zbl 1062.62088）
全文： DOI程序

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