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저자정보
김종민 (한국전자통신 연구원) 허태영 (Division of Science and Mathematics, University of Minnesota-Morris) 안형진 (Electronics and Telecommunications Research Institute)
저널정보
한국조사연구학회 춘계학술대회 발표논문집 한국조사연구학회 2006년도 춘계학술대회 발표논문집
발행연도
2006.1
수록면
131 - 159 (29page)

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This paper consider multinomial group testing which is concerned with classification each of N given units into one of k disjoint categories. In this paper, we propose exact Bayesian, approximate Bayesian, bootstrap methods for estimating individual category proportions using the multinomial group testing model proposed by Bar-Lev et al (2005). By the comparison of Mcan Squre Error (MSE), it is shown that the exact Bayesian method has a bettor efficiency and consistency than maximum likelihood method. We suggest an approximate Bayesian approach using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) for posterior computation. We derive exact credible intervals based on the exact Bayesian estimators and present confidence intervals using the bootstrap and MCMC. These intervals arc shown to often have better coverage properties and similar mean lengths to maximum likelihood method already available. Furthermore the proposed models are illustrated using data from a HIV blooding test study throughout California, 2000.
#Group testing #Multinomial distribution #Interval estimator #Bayesian analysis #Markov Chain Monte Carlo #WinBUGS #Dirichlet distribution #Bootstrap Interval

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