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埃利亚斯·莫雷诺;哈维尔·吉隆

用不完全计数数据进行估计：贝叶斯方法。 （英语） Zbl 0891.62019号

J.统计计划。推断 66，第1期，147-159（1998）.
小结：设（x_t）是一个分布为齐次泊松过程的随机过程（P（x_t|lambda t））。我们假设（lambda）是未知的，（x_t）是不可观测的，但相反，我们能够观察到另一个过程（y_t），它是每（t）（x _t）的未知比例，例如θ。目标是根据观察到的（y_t）对（x_t）进行推断。
假设给定的（y_t）和（theta）的分布是二项式的，那么为了推断（x_t），必须先推导出（lambda，theta）对的分布。分析了问题的层次化表述与未知参数的先验独立性问题之间的关系。还考虑了相对于先验的稳健性。
这个问题在犯罪学中引起了关注，其中，（x_t）可能表示在某一时间段内某一地点所犯罪行的数量，（y_t）表示该时间段内所报告的犯罪数量。由此产生的推论程序用1993年马拉加和1980-1986年斯德哥尔摩报告的袭击事件的实际数据加以说明。

引用于11文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
2005年6月2日 马尔可夫过程：估计；隐马尔可夫模型
62第25页 统计学在社会科学中的应用
62页99 统计学的应用

关键词：

贝叶斯稳健性;有条件的独立性;不精确数据;泊松过程;犯罪学
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.Moreno}和\textit{J.Girón}，J.Stat.Plann。推理66，No.1，147--159（1998；Zbl 0891.62019）
全文： 内政部

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